<?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=121929"><dc:title>Priporočanje izdelkov na zalogi</dc:title><dc:creator>Cvitkovič,	Robert	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Curk,	Tomaž	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>priporočilni sistemi</dc:subject><dc:subject>zaloga izdelkov</dc:subject><dc:subject>razcep matrik</dc:subject><dc:subject>upoštevanje omejitev</dc:subject><dc:description>Klasični priporočilni sistemi so zelo dobri pri napovedovanju preferenc uporabnikov, pri napovedovanju pa ne upoštevajo dejstva, da so zaloge nekaterih izdelkov omejene. V delu smo predstavili nekaj klasičnih pristopov modeliranja preferenc uporabnikov s pomočjo matričnega razcepa. Predstavili smo dinamičen in statičen priporočilni sistem, ki optimizirata porabo zaloge. Predlagali smo tudi hibridni model, ki lahko združi napovedi priporočilnega sistema, ki modelira preferenco, in priporočilnega sistema, ki optimizira porabo izdelkov. Poleg modela smo predstavili tudi način testiranja uspešnosti sistemov s pomočjo simulacije nakupovanja izdelkov. Priporočilne sisteme in simulacijo smo združili v knjižnico PyRec. Uspešnost implementiranih modelov smo testirali na podatkovni zbirki MovieLense 1M in zasebnih trgovskih podatkih. Pokažemo, da s predlaganim pristopom izboljšamo porabo zaloge klasičnih sistemov.</dc:description><dc:date>2020</dc:date><dc:date>2020-11-09 16:15:00</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>121929</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>