|
| |
|
|
Univerzální doporučovací systém
Cvengroš, Petr ; Vojtáš, Peter (vedoucí práce) ; Dědek, Jan (oponent)
Doporučovací systémy jsou programy, které se uživateli nabízejí objekty (např. knihy nebo hudbu), které by pro něj mohly být zajímavé. Tyto systémy získávají vzrůstající popularitu a jsou intenzivně studovány výzkumnými skupinami po celém světě. Ve webových systémech, jako jsou internetové obchody nebo komunitní servery, bývají obvykle k dispozici různé datové zdroje, které mohou být využity k doporučování, např. atributy uživatelů a objektů, hodnocení objektů uživateli nebo nepřímá zpětná vazba získaná ze zaznamenaného chování uživatele. V této práci představujeme koncept Univerzálního doporučovacího systému (Unresyst), který dokáže využít těchto datových zdrojů a zároveň je doménově nezávislý. V práci navrhujeme způsoby využití systému Unresyst, ze současných metod používaných k doporučování vybíráme jako nejvíce vhodnou knowledge-based metodu kombinovanou s kolaborativním filtrováním. Dále analyzujeme datové zdroje v různých systémech a zobecňujeme je tak, aby byly doménově nezávislé. Navrhujeme architekturu systému Unresyst, popisujeme rozhraní systému a způsoby zpracování datových zdrojů. Dále přizpůsobujeme Unresyst na tři data sety z reálných systémů, vyhodnocujeme přesnost doporučení a srovnáváme ji se současnými algoritmy pro kolaborativní filtrování. Srovnání ukazuje, že kombinování různých...
|
|
|
Využití preferencí zájemců při obchodování s nemovitostmi
Strnad, Radek ; Kopecký, Michal (vedoucí práce) ; Peška, Ladislav (oponent)
V poslední době se rozdělení hráčů na realitním trhu, aspoň tom českém, příliš nemění. Statistická data potvrzují, že se nevyskytují ani výraznější vzestupné tendence objemu prodaných a pronajatých nemovitostí. Pokud chtějí společnosti obchodující s realitami zaujmout větší podíl na trhu, musí si zajistit konkurenční výhodu nad ostatními. Jednou z možností, jak zaujmout více potenciálních zákazníků, může být zrychlení vyhledávacího procesu u webové prezentace společnosti. V mnohých případech se jedná až o stovky či tisíce různých nabídek, kterými se zájemce musí probrodit, než najde několik vyhovujících. Cílem diplomové práce je prozkoumat možnosti aplikace preferencí zájemců o obchodování s nemovitostmi. Jedná se zejména o zkoumání algoritmů doporučovacích systémů, jejich charakteristik a omezení. Autor vyhodnocuje použitelnost jednotlivých variant algoritmů a jejich funkčnost nad daty realitní kanceláře. Kromě teoretické části je v práci elaborován realitní informační systém RePort, který je rozšířen o framework pro implementaci algoritmů doporučovacích systémů. Autor má k dispozici provozní data středně velké realitní společnosti, nad kterými si může ověřit správnost svých rozhodnutí. V rámci informačního systému RePort a nově vybudovaného frameworku si implementuje vzorový doporučovací algoritmus a...
|
|
|
Systém pro doporučování filmů
Janko, Pavel ; Zbořil, František (oponent) ; Šůstek, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá především přístupy k sestrojení systému pro doporučování filmů. Je zde obecně popsán princip neuronových sítí a rovněž jsou zde shrnuty základní i pokročilé techniky pro tvorbu doporučovacích systémů. Jádrem práce je návrh, implementace a experimentování se systémem, jehož cílem je doporučování filmů na základě dat pocházejících z volně dostupných datových sad. Pro předpovědi hodnocení, které by uživatel udělil filmům po jejich shlédnutí, systém využívá faktorizační model založený na kolaborativním filtrování. Práce dále řeší souvislosti konfigurace hyperparametrů modelu s přesností doporučení, provádění experimentů za účelem zlepšení přesnosti modelu a nakonec srovnání modelu s existujícími řešeními.
|
|
|
Doporučování filmů na základě uživatelských profilů ČSFD
Janko, Pavel ; Šůstek, Martin (oponent) ; Uhlíř, Václav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou využití neuronových sítí pro doporučování filmů. Je zde obecně popsán princip využití neuronových sítí u strojového učení a rovněž jsou zde shrnuty základní i pokročilé techniky pro tvorbu doporučovacích systémů. Jádrem práce je návrh, implementace a zhodnocení systému, jehož cílem je doporučování filmů na základě dat vydolovaných z uživatelských profilů ČSFD (Česko-Slovenské filmové databáze). Pro splnění tohoto účelu systém využívá explicitní faktorizační model založený na kolaborativním filtrování mezi položkami k co nejpřesnějšímu odhadu hodnocení, které by uživatel filmu po jeho shlédnutí udělil. Práce dále řeší souvislost obsáhlosti datové sady a přesnosti doporučení a demonstruje tuto přesnost analýzou zpětné vazby uživatelů.
|
|
|
Neuronové sítě pro doporučování knih
Gráca, Martin ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá oblastí Doporučovacích systémů využívající Hluboké neuronové sítě a jejich využití při doporučování knih. Jsou zde rozebrány tradiční doporučovací systémy a jejich reprezentace i systémy s pokročilejšími technikami na základě strojového učení. Jádrem práce je uplatnění konvolučních neuronových sítí pro zpracování přirozeného jazyka a vytvoření hybridního knižního doporučovacího systému. Navržený systém doporučuje na základě uživatelských dat, včetně uživatelských recenzí a knižních textových dat. Na vytvořené datové sadě systém dosahuje chyby RMSE 1,086.
|
|
|
Algoritmus pro cílené doporučování produktů
Bodeček, Miroslav ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá prozkoumáním problematiky doporučování produktů v internetovém obchodování, zhodnocením dostupných technik, detailním návrhem systému doporučování produktů pro existující internetový obchod a implementací tohoto systému včetně otestování. V technické zprávě je nejprve prezentován úvod do problematiky, představen současný stav v internetovém obchodování a specifikovány požadavky na implementaci nadstavby nad internetovým obchodem. Dále zpráva obsahuje úvod do dolování dat. Následuje detailní návrh systému a zpráva o provedeném testování. Závěr obsahuje zhodnocení dosažených výsledků a diskuzi o možném dalším vývoji.
|
|
|
Recommender System for Web Articles
Kočí, Jan ; Kesiraju, Santosh (oponent) ; Fajčík, Martin (vedoucí práce)
Recommender systems for web articles are the main interest of this thesis. It explains the most popular approaches used to build these systems, proposes a neural-network-based architecture applying the Skip-gram inspired negative sampling method to the recommendation problem, implements this architecture together with several other models, using Singular value decomposition, collaborative filtering with Alternating Least Squares (ALS) algorithm and a content-based approach using the Doc2Vec algorithm to create document vectors from the obtained articles. Finally, it implements three evaluation metrics - namely the RANK metric, Recall at k and Precision at k - and compares the models with state-of-the-art. Apart from that it also gives a brief discussion on the role and purpose of these systems together with the motivation of using them.
|
|
|
Neuronové sítě pro doporučování knih
Gráca, Martin ; Kolář, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá oblastí doporučovacích systémů využívající hluboké neuronové sítě pro doporučování knih. Jsou zde rozebrány tradiční doporučovací systémy a jejich reprezentace i systémy s pokročilejšími technikami na základě strojového učení. Jádrem práce je uplatnění konvolučních neuronových sítí pro zpracování přirozeného jazyka a vytvoření hybridního knižního doporučovacího systému. Navržený systém obsahuje faktorizaci matice jako techniku kolaborativního filtrování a doporučuje na základě minulých uživatelských hodnocení a knižních metadat, včetně textového popisu knih. Navrhl jsem 2 modely, jeden s bag-of-words a druhý s konvoluční sítí. Oba modely dosahují lepších výsledků než baseline metody. Na vytvořené datové sadě, která byla vytvořena z knižní databáze Goodreads, dosahuje model s konvoluční sítí ještě lepšího výsledku než model s BOW.
|
|
|
Využití preferencí zájemců při obchodování s nemovitostmi
Strnad, Radek ; Kopecký, Michal (vedoucí práce) ; Peška, Ladislav (oponent)
V poslední době se rozdělení hráčů na realitním trhu, aspoň tom českém, příliš nemění. Statistická data potvrzují, že se nevyskytují ani výraznější vzestupné tendence objemu prodaných a pronajatých nemovitostí. Pokud chtějí společnosti obchodující s realitami zaujmout větší podíl na trhu, musí si zajistit konkurenční výhodu nad ostatními. Jednou z možností, jak zaujmout více potenciálních zákazníků, může být zrychlení vyhledávacího procesu u webové prezentace společnosti. V mnohých případech se jedná až o stovky či tisíce různých nabídek, kterými se zájemce musí probrodit, než najde několik vyhovujících. Cílem diplomové práce je prozkoumat možnosti aplikace preferencí zájemců o obchodování s nemovitostmi. Jedná se zejména o zkoumání algoritmů doporučovacích systémů, jejich charakteristik a omezení. Autor vyhodnocuje použitelnost jednotlivých variant algoritmů a jejich funkčnost nad daty realitní kanceláře. Kromě teoretické části je v práci elaborován realitní informační systém RePort, který je rozšířen o framework pro implementaci algoritmů doporučovacích systémů. Autor má k dispozici provozní data středně velké realitní společnosti, nad kterými si může ověřit správnost svých rozhodnutí. V rámci informačního systému RePort a nově vybudovaného frameworku si implementuje vzorový doporučovací algoritmus a...
|
host ::
RSS.