Priporočilni sistem za izdelke vsakdanje rabe z uporabo nevronskih mrežGRŽINIČ, MATEJ (Avtor) Možina, Martin (Mentor) priporočilni sistemnevronske mreženapoved nakupovV okviru diplomske naloge je bil ustvarjen priporočilni sistem za napovedovanje izdelkov spletne trgovine. Uporabljeni podatki prihajajo iz podatkovne zbirke Instacart, ki je dostopna na spletni strani Kaggle. Priporočilni sistemi filtrirajo veliko količino podatkov in uporabnikom prikažejo le njim zanimivo vsebino. Za gradnjo priporočilnega sistema je bila uporabljena nevronska mreža, ki v tem področju še ni dosti raziskana, vendar obeta zelo pomenljive rezultate. Nevronsko mreža je zgrajena po principu skupnega filtriranja. Testiranje rezultatov je ločeno na izdelke, ki jih uporabnik še ni kupil, in izdelke, ki jih je uporabnik kupil že v preteklosti. Za testiranje novih izdelkov je uporabljena mera HR@10. Za že kupljene pa sta uporabljeni meri priklica in točnosti. Pridobljeni rezultati so primerjani z rezultati napovedanja najbolj popularnih izdelkov. Pri napovedovanju novih izdelkov je naš model dosegel boljše rezultate in slabše pri izdelkih, ki jih je uporabnik že kupil v preteklosti.20222022-09-13 20:25:06Diplomsko delo/naloga140250VisID: 34958COBISS_ID: 121575939sl