|
|
|
|
| LEADER |
02560na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2019 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid6895
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Miloš, Matteo
|9 40455
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Usporedba dubokog učenja i konvencionalnih metoda u modernim preporučiteljskim sustavima :
|b diplomski rad /
|c Matteo Miloš ; [mentor Damir Pintar].
|
| 246 |
1 |
|
|a Comparison Between Conventional and Deep Learning Methods in Modern Recommender Systems
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b M. Miloš,
|c 2019.
|
| 300 |
|
|
|a 45 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b diplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 56, datum predaje: 2019-06-28, datum završetka: 2019-07-09
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: Preporučiteljski sustavi su područje koje u posljednje vrijeme ostvaruje velik napredak, zbog gotovo neograničene dostupnosti interneta. Tako su velike svjetske firme orijentirane na pružanje personaliziranog sadržaja svakom korisniku, kako bi njegovo iskustvo korištenja sadržaja bilo što pozitivnije, ali i kako bi istovremeno povisile profit. Donedavno, preporučiteljski sustavi su se oslanjali na klasične metode suradničkog filtriranja i filtriranja zasnovanog na sadržaju, uz manje modifikacije, međutim u posljednje vrijeme taj se trend mijenja te se u metode preporuke uvode i koncepti dubokog učenja. U ovom radu uspoređene su performanse klasičnih metoda i metoda dubokog učenja, odnosno neuronskih mreža.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: Recommender systems are the field that has gained great improvement in recent times, mostly because of the almost unlimited availability of internet. Consequently, great companies are trying to give a personalized content to each user, so that his experience is as positive as possible, but also to simultaneously raise their profit. Until recently, recommender systems were using traditional methods as collaborative filtering and content-based filtering, but in recent times, that trend is changing, and deep learning concepts are being used more and more. In this thesis we have compared performances of traditional methods and methods of deep learning, more precisely neural networks.
|
| 653 |
|
1 |
|a nadzirano učenje
|a preporučiteljski sustavi
|a duboko učenje
|a neuronske mreže
|
| 653 |
|
1 |
|a supervised learning
|a recommender systems
|a deep learning
|a neural networks
|
| 700 |
1 |
|
|a Pintar, Damir
|4 ths
|9 31013
|
| 942 |
|
|
|c Y
|
| 999 |
|
|
|c 51180
|d 51180
|