Pregled, implementacija in testiranje različnih priporočilnih sistemov za spletno trgovinoDOBNIKAR, DOMEN (Avtor) Smrdel, Aleš (Mentor) spletna trgovinapriporočilni sistemitestiranjeV primeru aplikacij, ki se ukvarjajo s prodajo, ponudbo izdelkov ali pa kakšnimi drugačnimi vsebinami, želimo uporabniku zagotoviti čim boljšo izkušnjo. Eden izmed že zelo dolgo prisotnih načinov je z uporabo priporočilnih sistemov, pri katerem uporabniku ponujamo predvsem tisto vsebino, za katero predvidevamo, da bo za takega uporabnika zanimiva glede na informacije, ki jih imamo v zvezi z uporabnikom, in mu s tem prihranimo čas iskanj, hkrati pa povečamo možnost nakupa. V diplomski nalogi je predstavljen pregled nekaj izbranih priporočilnih sistemov, opisan postopek izdelave in implementacije takih sistemov v spletno trgovino ter njihovo testiranje s strani razvijalca in nekaj nakjučnih uporabnikov. Priporočilnih sistemov je več vrst. Vsak sistem ima svoje prednosti in slabosti. V okviru diplome sem jih raziskal in opisal kar se da natančo in poskušal ugotoviti, kateri delujejo najbolje v primeru spletne trgovine. Implementirane sisteme sem testiral po dveh kriterijih: kvaliteta priporočil in odzivnost sistema. Za najboljša sta se izkazala sistem \emph{Najbolj priljubljen} in sistem \emph{Komplementarni izdelki}. Za razvoj spletne trgovine in implementacijo priporočilnih sistemov sem uporabil programski jezik Python, spletni okvir za spletno programiranje Django, knjižnico za strojno učenje Scikit-learn in pa knjižnico za matematične funkcije ter n-dimenzionalne tabele Numpy.20222022-02-16 10:05:00Diplomsko delo/naloga134988VisID: 32783COBISS_ID: 98179075sl