<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<Gradivo ID="173297" NadgradivoID="0" NRID="27647446" OceID="0" DomainUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/" IzpisPolniUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&amp;id=173297" StOgledov="493" StPrenosov="134" StOcen="0" VsotaOcen="0" DatumIzvoza="2026-11-12 21:48:28" OcenaSkupna="0" StPodgradiv="0" StudijskiProgramEvsID="1000407" JeIndeksirano="0" JeVecAvtorjev="0" DovoliZahtevkeZaDostop="0">
  <PID Url="http://hdl.handle.net/20.500.12556/RUL-173297">20.500.12556/RUL-173297</PID>
  <Naslov>Samodejno dokončanje seznama predvajanja glasbe z uporabo LightGCN</Naslov>
  <Podnaslov></Podnaslov>
  <TujJezik_Naslov>Automatic playlist completion using LightGCN</TujJezik_Naslov>
  <TujJezik_Podnaslov></TujJezik_Podnaslov>
  <Opis>V diplomski nalogi je obravnavan problem samodejnega dopolnjevanja seznamov
predvajanja glasbe, ki je ključen za izboljšanje uporabniške izkušnje uporabnikov
storitev, kot je Spotify. Zaradi velikih količin podatkov in implicitne
narave uporabniških povratnih informacij je v nalogi predstavljena uporabe
arhitekture LightGCN, preprostejše različice konvolucijskih grafovskih nevronskih
mrež, ki omogoča učinkovito učenje vložitev seznamov predvajanja
in pesmi. Model je bil ovrednoten na javno dostopnem naboru Million Playlist
Dataset, kjer je dosegel konkurenčne rezultate v primerjavi z obstoječo
literaturo. Natančneje, LightGCN pri metriki priklica presega rezultate najbolj
ših pristopov literature</Opis>
  <TujJezik_Opis>The thesis addresses the problem of automatic music playlist continuation,
which is essential for enhancing the user experience in music streaming services
such as Spotify. Due to the large amount of data and the implicit nature
of user feedback, the thesis presents the use of the LightGCN architecture,
a simplified version of graph convolutional neural networks, which enables
efficient learning of embeddings of playlists and songs. The model was evaluated
on the publicly available Million Playlist Dataset, where it achieved
competitive results compared to the existing literature. In particular, Light-
GCN outperforms the best approaches in the literature with respect to the
recall metric.</TujJezik_Opis>
  <KljucneBesede>
    <Beseda>grafovske nevronske mreže</Beseda>
    <Beseda>priporočilni sistemi za glasbo</Beseda>
    <Beseda>samodejno nadaljevanje seznama predvajanja</Beseda>
    <Beseda>ReCSysChallenge2018</Beseda>
  </KljucneBesede>
  <TujJezik_KljucneBesede>
    <Beseda>graph neural networks</Beseda>
    <Beseda>music recommendation systems</Beseda>
    <Beseda>automatic playlist completion</Beseda>
    <Beseda>ReCSysChallenge2018</Beseda>
  </TujJezik_KljucneBesede>
  <Potrjeno>true</Potrjeno>
  <JeZaklenjeno>false</JeZaklenjeno>
  <JeRecenzirano>false</JeRecenzirano>
  <Zaloznik></Zaloznik>
  <Izvor></Izvor>
  <Jezik ID="1060" ISO639-3="slv">Slovenski jezik</Jezik>
  <TujJezik ID="1033" ISO639-3="eng">Angleški jezik</TujJezik>
  <Povezave></Povezave>
  <Pokrivanje></Pokrivanje>
  <CasovnoPokritje></CasovnoPokritje>
  <AvtorskePravice></AvtorskePravice>
  <VrstaGradiva ID="mb11" DRIVER="info:eu-repo/semantics/bachelorThesis">Diplomsko delo/naloga</VrstaGradiva>
  <DatumVstavljanja>2025-09-15 13:20:00</DatumVstavljanja>
  <DatumObjave>2025-09-15 13:20:03</DatumObjave>
  <DatumSpremembe>2025-11-07 03:55:58</DatumSpremembe>
  <DatumTrajnegaHranjenja>0000-00-00 00:00:00</DatumTrajnegaHranjenja>
  <LetoIzida>2025</LetoIzida>
  <LetoIzidaDo>0</LetoIzidaDo>
  <KrajIzida></KrajIzida>
  <LetoIzvedbe>0</LetoIzvedbe>
  <KrajIzvedbe></KrajIzvedbe>
  <Opomba></Opomba>
  <StStrani></StStrani>
  <StevilcenjeNivo1></StevilcenjeNivo1>
  <StevilcenjeNivo2></StevilcenjeNivo2>
  <Kronologija></Kronologija>
  <Patent_Stevilka></Patent_Stevilka>
  <Patent_DatumVeljavnosti>0000-00-00</Patent_DatumVeljavnosti>
  <VerzijaDokumenta>NiDoloceno</VerzijaDokumenta>
  <StatusObjaveDrugje>NiDoloceno</StatusObjaveDrugje>
  <VrstaStroskaObjave>NiDoloceno</VrstaStroskaObjave>
  <DatumPoslanoVRecenzijo>0000-00-00</DatumPoslanoVRecenzijo>
  <DatumSprejetjaClanka>0000-00-00</DatumSprejetjaClanka>
  <DatumObjaveClanka>0000-00-00</DatumObjaveClanka>
  <EmbargoDo></EmbargoDo>
  <VrstaEmbarga ID="1" Naziv="Takojšnja javna objava" OpenAIREDostop="openAccess"></VrstaEmbarga>
  <Osebe>
    <Oseba ID="149798" Ime="Lan" Priimek="Sevčnikar" AltIme="" VlogaID="70" VlogaNaziv="Avtor" ConorID="" Afiliacija="" ArrsID="0" ORCID=""></Oseba>
    <Oseba ID="23463" Ime="Lovro" Priimek="Šubelj" AltIme="Lovro Subelj" VlogaID="991" VlogaNaziv="Mentor" ConorID="118301539" Afiliacija="" ArrsID="30918" ORCID=""></Oseba>
  </Osebe>
  <Identifikatorji>
    <Identifikator ID="16" Sifra="VisID" Naziv="VisID" URL="">38129</Identifikator>
    <Identifikator ID="3" Sifra="CobissID" Naziv="COBISS_ID" URL="https://plus.cobiss.net/cobiss/si/sl/bib/253423363">253423363</Identifikator>
  </Identifikatorji>
  <Relacije>
  </Relacije>
  <VerzijeGradiva>
  </VerzijeGradiva>
  <Datoteke>
    <Datoteka ID="217562" DatotekaNRID="14450623" NamenDatotekeID="2" NamenDatoteke="Predstavitvena datoteka" FormatDatotekeID="2" FormatDatoteke=".pdf" MIME="application/pdf" IkonaFormata="pdf.png" IkonaFormataPolniUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/teme/rulDev/img/fileTypes/pdf.png" VelikostDatoteke="508490" VelikostDatotekeKratko="496,57 KB" DatumVstavljanja="2025-09-15 13:20:04" JeZbrisana="false" JeJavnoVidna="true" JeIndeksirana="true" JeVidno="true" VidnoOd="01.01.1970" Zaporedje="0">
      <Naziv>Sevcnikar_Lan_-_Samodejno_dokoncanje_seznama_predvajanja_glasbe_z_uporabo_LightGCN.pdf</Naziv>
      <OrgNaziv>Sevcnikar_Lan_-_Samodejno_dokoncanje_seznama_predvajanja_glasbe_z_uporabo_LightGCN.pdf</OrgNaziv>
      <URL></URL>
      <Opis></Opis>
      <OpisTujJezik></OpisTujJezik>
      <UrlObdelave></UrlObdelave>
      <FrekvencaAzuriranjaID>1</FrekvencaAzuriranjaID>
      <Verzija></Verzija>
      <MD5>5EE5728E187495930F5850AF928E7B06</MD5>
      <SHA256>a6cc254933bf9fec88960afc00c6ba979a553424da2b3433d3b74ddab6e4ea2b</SHA256>
      <UUID>c199d68e-9225-11f0-9328-0050569b8976</UUID>
      <PID></PID>
      <PrenosPolniUrl>https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&amp;id=217562</PrenosPolniUrl>
      <Vsebine>
        <Vsebina TipVsebine="GoloBesedilo" JezikID="1060" Oznaka="" Dolzina="56286"></Vsebina>
      </Vsebine>
    </Datoteka>
  </Datoteke>
  <Organizacije>
    <Organizacija OrganizacijaID="25" Kratica="FRI" ZavodEvsID="0000066" Logo="" LogoPolniUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/teme/rulDev/img/logo/">Fakulteta za računalništvo in informatiko</Organizacija>
  </Organizacije>
  <OrganizacijeVira>
  </OrganizacijeVira>
  <MetodeZbiranjaPodatkov>
  </MetodeZbiranjaPodatkov>
  <TipologijaDela ID="2.11" Koda="2.11" Naziv="Diplomsko delo" SchemaOrg="Thesis"></TipologijaDela>
  <Ostalo>
    <StIrodsDatotek>0</StIrodsDatotek>
    <StDatotekPodTrajnimEmbargom>0</StDatotekPodTrajnimEmbargom>
    <StDatotekZOmejenimDostopom>0</StDatotekZOmejenimDostopom>
  </Ostalo>
</Gradivo>
