Skupinové doporučovací systémy pro mobilní matchovací aplikaci

Abstract

The thesis focuses on Match-it, a mobile application designed to find shared activities in group recommender systems. The goal is to enable groups of users to reach agreement on an activity through distributed interactive voting on recommended items. The solution uses individual voting on activity cards, where each group member receives a sequence of recommendations and the system continuously evaluates emerging agreement. The main contribution is an asynchronous approach to group recommendation, which enables personalized recommendations to be shown to individual group members. The thesis describes the system architecture, the implementation of both the server and mobile components of the application, and recommender systems for two domains - movies and restaurants. The proposed approach is evaluated on synthetically generated groups, where for smaller groups it achieves a comparable speed of agreement discovery to the synchronous model while better preserving the personal relevance of recommendations.

Práce se zabývá návrhem a implementací mobilní aplikace Match-it pro hledání společ- ných aktivit pomocí skupinového doporučovacího systému. Cílem je umožnit skupinám uživatelů nalézt shodu nad aktivitou pomocí distribuovaného interaktivního hlasování nad doporučenými položkami. Řešení využívá individuální hlasování nad kartami aktivit, přičemž každý člen skupiny získává sekvenci doporučení a systém průběžně vyhodnocuje vznikající shodu. Hlavním přínosem je asynchronní přístup ke skupinovému doporučování, který umožňuje zobrazovat členům personalizovaná doporučení. Práce popisuje architek- turu systému, implementaci serverové a mobilní části aplikace a doporučovací systémy pro dvě domény - filmy a restaurace. Navržený přístup je evaluován na synteticky gene- rovaných skupinách, kde u menších skupin dosahuje srovnatelné rychlosti nalezení shody jako synchronní model a lépe zachovává individuální relevanci doporučení.