|
|
|
|
| LEADER |
03177na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2019 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid4755
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Hlobik, Marija
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Adaptivni sustav za generiranje preporuka iz domene putovanja :
|b diplomski rad /
|c Marija Hlobik ; [mentor Ljiljana Brkić].
|
| 246 |
1 |
|
|a Adaptive Recommender System for Travel Planning
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b M. Hlobik,
|c 2019.
|
| 300 |
|
|
|a 55 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b diplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Programsko inženjerstvo i informacijski sustavi, šifra smjera: 54, datum predaje: 2019-02-08, datum završetka: 2019-02-18
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: U okviru ovog rada proučeni su modeli preporučiteljskih sustava i njihovi principi rada. Razvijen je vlastiti sustav za generiranje preporuka pri planiranju putovanja. Uz pomoć javno dostupnih aplikacijskih programskih sučelja izgrađen je set podataka o gradovima za planiranje putovanja, smještajnim jedinicama i dostupnim avionskim letovima do pojedinog grada. Proučeni su načini prevladavanja problema nepoznavanja korisnikovih interesa i implementiran je vlastiti način rješavanja problema nepoznavanja korisnikovih interesa. Jedno od rješenja je prikupljanje inicijalnih podataka o korisniku preko aplikacijskog programskog sučelja Facebook društvene mreže te izgradnja korisničkog profila. Izrađena je prikladna web-aplikacija koja demonstrira rad sustava. Dodatno, za evaluaciju kvalitete preporučiteljskih sustava i poboljšanje budućih preporuka za korisnika, implementiran je i modul za ocjenjivanje preporuka pojedinog preporučiteljskog sustava.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: This paper describes study of the recommender systems and their working principles. A system for generating travel planning recommendations has been developed. With the help of publicly available application programming interfaces, a set of city planning data for travel plans, accommodation units, and available flights to a particular city was built. The ways to overcome the cold start problem were studied and own way of solving that problem was implemented. One of the solutions for cold start problem is to collect initial user data via the Facebook social network application program interface and build user profile. An appropriate web application that demonstrates the operation of the system was developed. Additionally, for evaluating recommender systems and improving the recommendation quality for users, a module for rating recommendation for each of the recommender system was implemented.
|
| 653 |
|
1 |
|a preporučiteljski sustav
|a kolaborativno filtriranje
|a preporuke zasnovane na sadržaju
|a preporuke zasnovane na znanju o korisniku
|a problem nepoznavanja korisnikovih interesa
|a društvena mreža
|a ASP.NET MVC
|a API
|a RavenDB
|
| 653 |
|
1 |
|a recommender system
|a collaborative filtering
|a content-based
|a knowledge-based
|a cold start problem
|a social network
|a ASP.NET MVC
|a API
|a RavenDB
|
| 700 |
1 |
|
|a Brkić, Ljiljana
|4 ths
|
| 942 |
|
|
|c Y
|
| 999 |
|
|
|c 48684
|d 48684
|