<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=103459"><dc:title>Priporočilni sistem v grafni podatkovni bazi</dc:title><dc:creator>Šmid,	Jan	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Kukar,	Matjaž	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>grafne podatkovne baze</dc:subject><dc:subject>priporočilni sistem</dc:subject><dc:subject>Neo4j</dc:subject><dc:description>V diplomskem delu je predstavljen priporočilni sistem, ki je implementiran s pomočjo grafnih podatkovnih baz. Sistem za priporočanje si prizadeva predvideti oceno, ki bi jo uporabnik dal elementu, oziroma predvideti, kateri elementi bi zanimali uporabnika. Poznamo več algoritmov priporočanja. Pomembnejši pristopi so: s sodelovanjem, vsebinsko in hibridno priporočanje. Grafne podatkovne baze so zaradi svojega podatkovnega modela še posebej primerne za takšne sisteme. Njihov najvidnejši predstavnik je Neo4j. Na osnovi sistema Neo4j smo razvili priporočilni sistem za priporočanje filmov (na podlagi podatkov GroupLens) in ga nadgradili s spletno aplikacijo. Uporabili smo priporočanje s sodelovanjem in vsebinsko priporočanje. Rezultate aplikacije smo primerjali z rezultati orodja Surprise in ugotovili, da sta vrednosti MAE in RMSE podobni, če uporabimo enak algoritem.</dc:description><dc:date>2018</dc:date><dc:date>2018-09-18 15:45:07</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>103459</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>