Priporočanje slikovnih in besedilnih predstavitev turističnim ponudnikomAvbelj, Tina (Avtor) Curk, Tomaž (Mentor) priporočilni sistemimatrična faktorizacijazlivanje podatkovMatrična faktorizacija je metoda za zlivanje podatkov, ki jo lahko uporabimo za priporočilne sisteme. V magistrski nalogi smo se ukvarjali s priporočilnim sistemom iz domene turizma, ki uporabnikom priporoča turistična doživetja. Turistični ponudniki za predstavitev svoje ponudbe izberejo slike in opise. Naš cilj je bil izbrati take slike in opise, ki najbolje odražajo oceno ponudnika. Uporabljali smo sintetične podatke o uporabnikih in njihovih ocenah ponudnikov ter implementirali generator slik in opisov. S klasifikacijskimi algoritmi smo iz množice slik in besedil odstranili šum in izbrali slike in besedila, ki najbolje odražajo ponudnikovo povprečno oceno. Ustreznost izbranih primerov smo vrednotili tako, da smo jih uporabili za napovedovanje ocen z matrično faktorizacijo. Uspešnost napovedi smo primerjali z napovedmi matrične faktorizacije z uporabo naključno izbranih slik in besedil ter matrično faktorizacijo brez stranskih virov. Izkazalo se je, da uporaba izbranih slik in besedil ne izboljša napovedi v primerjavi z naključno izbranimi slikami ali besedili in matrično faktorizacijo brez dodatnih virov. Uporabili smo tudi zbirko realnih podatkov s spletnimi slikami in opisi nastanitev. Iz slik in opisov smo z algoritmoma k-najbližjih sosedov in naključni gozdovi napovedovali ocene nastanitev. Izkazalo se je, da iz podatkov nismo izluščili dovolj vzorcev, da bi z uporabljenimi pristopi lahko napovedali ocene na podlagi slik in opisov turističnih ponudnikov.20202020-11-27 15:10:15Magistrsko delo/naloga122211sl