Hledat
Zobrazují se záznamy 1-2 z 2
Deep Learning For Implicit Feedback-based Recommender Systems
Deep learning pro doporučování založené na implicitní zpětné vazbě
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Peška, Ladislav
Datum publikování: 2020
Datum obhajoby: 16. 09. 2020
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Souhrn: Cílem výzkumu je zaměřit se na Recurrent Neural Networks (RNN) a jeho aplikaci na doporučení týkající se relací, která jsou posílena implicitní zpětnou vazbou od uživatelů a metadaty založenými na obsahu. Pro ...
The research aims to focus on Recurrent Neural Networks (RNN) and its application to the session-aware recommendations empowered by implicit user feedback and content-based metadata. To investigate the promising architecture ...
The research aims to focus on Recurrent Neural Networks (RNN) and its application to the session-aware recommendations empowered by implicit user feedback and content-based metadata. To investigate the promising architecture ...
Content based Recommendation from Explicit Ratings
Content based Recommendation from Explicit Ratings
Diplomová práce (NEOBHÁJENO)
Vedoucí práce: Vojtáš, Peter
Datum publikování: 2016
Datum obhajoby: 16. 06. 2016
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: V této práci porovnáváme několik modelů pro predikci uživatelských preferencí. Hlavním zaměřením jsou tzv. Content Based modely, které pracují s metadatami o objektech, které doporučujeme. Ty jsou srovnány s dalšími modely, ...
In the thesis we compare several models for prediction of user preferences. The focus is mainly on Content Based models which work with metadata about objects that are recommended. These models are compared with other ...
In the thesis we compare several models for prediction of user preferences. The focus is mainly on Content Based models which work with metadata about objects that are recommended. These models are compared with other ...