Napovedovanje nakupovalne košarice za prihodnji tedenJug, Julijan (Avtor) Sadikov, Aleksander (Mentor) Možina, Martin (Komentor) priporočilni sistemnakupovalna košaricanapoved nakupovgradient boostingF-ocenaUstvarjena sta bila dva priporočilna sistema za napovedovanje nakupovalnih košaric kupcev. Prvi temelji na podatkih iz Kagglovega tekmovanja "Instacart recommender", drugi pa na podatkih iz Mercatorjeve baze. Za napovedovanje nakupov je bil uporabljen gradient boosting algoritem z uporabo odločitvenih dreves. Izdelanih je bilo več različic napovednih modelov z različnimi vhodnimi podatki in parametri. Model vsakemu kupcu priporoči izdelke, za katere meni, da jih želi kupiti. Preizkušena je bila tudi različica, ki priporoči samo 5 oz. 10 izdelkov. Za analizo in primerjavo napovedne točnosti so bile uporabljene mere priklica, točnosti in F-ocene. Na Mercatorjevi domeni nam je uspelo doseči F-oceno 0,164. To predstavlja 6-odstotno izboljšanje F-ocene glede na osnovne referenčne modele. Na Instacart domeni smo dosegli lokalno F-oceno 0,301 in oceno 0,379 na testnih primerih iz tekmovanja. Ta rezulat je primerljiv z ostalimi tekmovalci in nas na Kagglu uvršča na 980. mesto med 2572 tekmovalci.20192019-09-13 14:00:19Diplomsko delo/naloga110330VisID: 23482COBISS_ID: 1538357699sl