Priporočanje nastanitev z uporabo ponudnika strojnega učenja v oblakuSlapničar, Gašper (Avtor) Bosnić, Zoran (Mentor) priporočilni sistemvzporedno računanjestrojno učenjevelike podatkovne množicematrična faktorizacijaPriporočilni sistemi so vseprisotna tehnologija na spletu in lahko ključno vplivajo na poslovne rezultate podjetij. V diplomskem delu se soočimo z razvojem produkcijskega priporočilnega sistema za spletno stran, ki ponuja ekološke nastanitve, ki dosegajo določene ekološke standarde (npr. uporaba sončne energije, filtriranje in ponovna uporaba vode, recikliranje odpadkov itd.). Najprej pregledamo tehnologije velikih podatkovnih množic (angl. big data) in ponudnike strojnega učenja v oblaku. Nato izberemo najustreznejšo platformo in jo uporabimo za zbiranje podatkov in razvoj priporočilnega sistema, ki vrača priporočila za uporabnika z uporabo algoritma matrične faktorizacije (angl. Alternating Least Squares, ALS) ter obenem vrača tudi podobne priporočilne objekte z uporabo Jaccardove podobnosti in evklidske razdalje. Na koncu sistem interno ocenimo na že zbranih podatkih z uporabo statistične mere Precision@k. Rezultati evalvacije so pokazali 19% točnost napovedi, kar je bistveno boljše od naključnega priporočanja, ki doseže 1% točnost. Predlagamo tudi možno implementacijo na spletni strani z namenom izboljšanja poslovnih rezultatov.[G. Slapničar]20152015-09-16 18:50:06Diplomsko delo/naloga72420sl