Systém pro doporučování filmů
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
E
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato práce se zabývá především přístupy k sestrojení systému pro doporučování filmů. Je zde obecně popsán princip neuronových sítí a rovněž jsou zde shrnuty základní i pokročilé techniky pro tvorbu doporučovacích systémů. Jádrem práce je návrh, implementace a experimentování se systémem, jehož cílem je doporučování filmů na základě dat pocházejících z volně dostupných datových sad. Pro předpovědi hodnocení, které by uživatel udělil filmům po jejich shlédnutí, systém využívá faktorizační model založený na kolaborativním filtrování. Práce dále řeší souvislosti konfigurace hyperparametrů modelu s přesností doporučení, provádění experimentů za účelem zlepšení přesnosti modelu a nakonec srovnání modelu s existujícími řešeními.
This thesis primarily addresses various methods of constructing a system for movie recommendations. Both basic and advanced techniques required for creating a recommender system are also covered in the thesis. The core of the thesis is designing, implementing and experimenting with a system for movie recommendations based upon the data originating from publicly accessible datasets. In order to predict ratings that the user would give to movies after watching them, the system utilizes a factorization model based on collaborative filtering. This thesis also describes the relation between model hyperparameter configuration and prediction accuracy, experiments that were conducted in order to further improve the model accuracy and finally compares the implemented model with existing solutions.
This thesis primarily addresses various methods of constructing a system for movie recommendations. Both basic and advanced techniques required for creating a recommender system are also covered in the thesis. The core of the thesis is designing, implementing and experimenting with a system for movie recommendations based upon the data originating from publicly accessible datasets. In order to predict ratings that the user would give to movies after watching them, the system utilizes a factorization model based on collaborative filtering. This thesis also describes the relation between model hyperparameter configuration and prediction accuracy, experiments that were conducted in order to further improve the model accuracy and finally compares the implemented model with existing solutions.
Description
Keywords
doporučovací systémy, neuronové sítě, latentní faktorové modely, filmy, kolaborativní filtrování, doporučování filmů, faktorizace matic, spotlight, datové sady, recommender systems, neural networks, latent factor models, movies, collaborative filtering, movie recommendations, matrix factorization, spotlight, datasets
Citation
JANKO, P. Systém pro doporučování filmů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (místopředseda)
doc. Ing. Vladimír Drábek, CSc. (člen)
Ing. Matěj Grégr, Ph.D. (člen)
Dr. Ing. Petr Peringer (člen)
Date of acceptance
2020-08-25
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm E. Otázky u obhajoby: Můžete uvést na pravou míru schéma neuronové sítě z obrázku 3.3, tj. řádně vysvětlit význam jednotlivých symbolů (co konkrétně znamenají vstupy, výstupy a váhy neuronů v jednotlivých vrstvách), jaké jsou bázové a aktivační funkce neuronů a popsat činnost této sítě ve srovnání s principem faktorizace uvedeným na straně 8? Můžete uvést, jaké parametry položek filmů a uživatelů jste používal a kde konkrétně, a dále čím jste nahrazoval chybějící údaje (pokud skutečně údaji NaN, jak se zmiňujete v práci, pak jaké aritmetické operace jste s těmito údaji prováděl)? Co se stane když do systému přidám nového uživatele?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení