Sustav preporučivanja prehrambenih proizvoda zasnovan na suradničkom filtriranju

Sažetak na hrvatskom: U ovom završnom radu gradi se sustav preporuke koristeći suradničko filtriranje, točnije usporedbu nad predmetima. Kao skup podataka koristi se Amazonov skup podataka prehrambenih predmeta. Prvi dio općenito opisuje vrste sustava preporuke, zatim detaljnije objašnjava suradničk...

Full description

Permalink: http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:48623/Details
Glavni autor: Gobin, Mateo (-)
Ostali autori: Delač, Goran (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, M. Gobin, 2018.
Predmet:
LEADER 02064na a2200229 4500
003 HR-ZaFER
008 160221s2018 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid6080 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Gobin, Mateo 
245 1 0 |a Sustav preporučivanja prehrambenih proizvoda zasnovan na suradničkom filtriranju :  |b završni rad /  |c Mateo Gobin ; [mentor Goran Delač]. 
246 1 |a Food Item Recommender System Based on Collaborative Filtering  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b M. Gobin,  |c 2018. 
300 |a 18 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b preddiplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 41, datum predaje: 2018-06-15, datum završetka: 2018-07-13 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: U ovom završnom radu gradi se sustav preporuke koristeći suradničko filtriranje, točnije usporedbu nad predmetima. Kao skup podataka koristi se Amazonov skup podataka prehrambenih predmeta. Prvi dio općenito opisuje vrste sustava preporuke, zatim detaljnije objašnjava suradničkog filtriranja te metoda za pronalazak sličnosti i rađenje predikcija. Drugi dio analizira skup ulaznih podataka, obrađuje konkretne podataka i dobivenih rezultata te komentira primjenu i nedostatke korištenih metoda. 
520 3 |a Sažetak na engleskom: In this final paper recommendation system is being built using collaborative filtering approach, precisely comparison between items. Amazons fine foods dataset is used as data. First part generally describes types of recommendation systems, then it describes collaborative filtering in more detail and the methods for calculating similarities and making predictions. Second part analyses the dataset, analyses concrete data and the result aswell as application and drawbacks of used methods. 
653 1 |a Suradničko filtriranje, Pearsonova korelacija, sustav preporuke 
653 1 |a Collaborative Filtering, Pearson Correlation, Recommender System 
700 1 |a Delač, Goran  |4 ths 
942 |c Z 
999 |c 48623  |d 48623