Framework Supporting Online Evaluation of Recommender Systems
Framework pro podporu online evaluace doporučovacích systémů
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/109013Identifikátory
SIS: 180287
Kolekce
- Kvalifikační práce [11196]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Balcar, Štěpán
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Obecná informatika
Katedra / ústav / klinika
Katedra softwarového inženýrství
Datum obhajoby
5. 9. 2019
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Velmi dobře
Klíčová slova (česky)
doporučovací systémy, online evaluaceKlíčová slova (anglicky)
recommender systems, online evaluationTouto prací se snažíme vyzdvihnout důležitost online evaluace pro testování doporučovacích systémů. Nejprve se podíváme na metody a způsoby, jakými moderní doporučovací systémy fungují. Také uvedeme, jak jsou porovnávány jak v online, tak v offline prostředích. S pomocí těchto znalostí si dáváme za cíl vytvořit .NET framework, který bude schopen sledovat různé doporučovací systémy a jehož cílem bude měření a porovnávání jejich výkonu během online provozu. Na ukázku funkcionality tohoto frameworku s jeho pomocí vytvoříme maketu online filmové databáze, kde uživatelé mohou hodnotit filmy a získávat doporučení.
This work aims to highlight the importance of online evaluation for the testing of recommender systems. Firstly, we will look at the methods and the ways modern recommender systems operate. We will also introduce how they are compared both in online and offline settings. With this knowledge, we aim to build a .NET framework capable of tracking the various recommender systems for the purpose of measuring and comparing their performance during online use. To showcase the functionality of this framework, we use it to create a mock-up of an online movie database, where users can rate movies and receive movie recommendations.