Content-based doporučovací systémy

Abstract

Tato práce se zabývá problematikou tvoření doporučení pro jednotlivé uživatele prodejních webů na základě získaných uživatelských preferencí. Práce obsahuje přehled existujících doporučovacích systémů, způsobů získání uživatelských preferencí, metod využití obsahu objektů a doporučovacích algoritmů. Součásti diplomové práce je návrh a implementace nezávisle softwarové komponenty pro Content- based doporučování. Komponenta je schopna přijímat různě vyjádřené uživatelské preference, různé formy vstupních dat o objektu a obsahuje různé metody pro zpracování implicitní zpětné vazby a různé metody pro tvorbu doporučení. Komponenta je napsaná v programovacím jazyce Java a využívá databázi PostgreSQL. Další část práce obsahuje experimenty prováděné pomocí navržené komponenty na datasetech prodejních webů slantour.cz a antikvariat-ichtys.cz.

This work deals with the issue of poviding recommendations for individual users of e-shop based on the obtained user preferences. The work includes an overview of existing recommender systems, their methods of getting user preferences, the methods of using objects' content and recommender algorithms. An integral part of this work is design and implementated for independent software component for Content-based recommendation. Component is able to receive various user preferences and various forms of object's input data. The component also contains various processing methods for implicit feedback and various methods for making recommendations. Component is written in the Java programming language and uses a PostgreSQL database. The thesis also includes experiments that was carried out with usage of component designed on datasets slantour.cz and antikvariat-ichtys.cz e-shops.