izpis_h1_title_alt

Priporočanje nastanitev z uporabo ponudnika strojnega učenja v oblaku
Slapničar, Gašper (Avtor), Bosnić, Zoran (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (3,39 MB)
MD5: 83750B83257D5349FF83007799E3AF1A

Izvleček
Priporočilni 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.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:priporočilni sistem, vzporedno računanje, strojno učenje, velike podatkovne množice, matrična faktorizacija
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga (mb11)
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2015
Število ogledov:915
Število prenosov:424
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
 
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
:
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Recommending accommodations using machine learning provider in a cloud
Izvleček:
Recommender systems are present almost everywhere on the web and can be the key to potentially improved business results. In this thesis we develop a production-ready recommender system for a website that offers eco-sustainable accommodations, that meet certain requirements (e.g. usage of solar energy, water filtering and reuse, waste recycling etc.). First we examine crucial big data technologies and some of the cloud-based machine learning platforms. We proceed to choose the best platform and use it to collect data and develop a recommender system, which returns predictions for a user, based on a matrix factorization algorithm (Alternating Least Squares, ALS). It also returns similar items based on Jaccard similarity and euclidian distance. We conclude with system evaluation by using Precision@k statistical measure. The evaluation results have shown 19% precision accuracy, which greatly exceeds the results of random recommendation that achieves 1% precision accuracy. We also propose a potential website implementation with the intention of improving business results.

Ključne besede:recommender system, parallel computing, machine learning, big data, matrix factorization

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj