Show simple item record

Doporučovací systém pro knihy založený na Linked Open Datech
dc.contributor.advisorPeška, Ladislav
dc.creatorMaleček, Ladislav
dc.date.accessioned2017-07-11T13:23:36Z
dc.date.available2017-07-11T13:23:36Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/86162
dc.description.abstractTato bakalářská práce se zaměřuje na použití metod doporučovacích systémů společně s Open Linked Data v doméně knih. Po důkladné analýze vícero dos- tupných zdrojů otevřených dat bylo usouzeno, že data dostatečné velikosti a kval- ity již existují. Po rozboru struktury těchto dat byl na základě získaných informací ze zdroje Wikidata vytvořen doporučovací systém ve formě webové aplikace. De- sign aplikace umožňuje rozšíření o další zdroje otevřených dat. Byl použit nový přístup pro generování doporučení, který využívá vícejazyčných tagů vytěžených z Wikipedie. Ukázali jsme, že je opravdu možné použít doporučovací systémy společně s Open Linked Data, ale díky zvýšené řídkosti dat je potřeba upravit standardní metody doporučovacích algoritmů odpovídajícím způsobem.cs_CZ
dc.description.abstractThis thesis focuses on using recommender system's methods on Linked Open Data in a domain of books. After thorough analysis of multiple available Linked Open Data sets, we have concluded that data sets of sufficient size and quality already exist. Together with careful analysis of the structure and quality of the data, recommender system web application has been developed based on retrieved data from a Wikidata endpoint. The application design allows an incorporation of data from multiple sources. A novel approach for generating recommendations utilizing multi language tags extracted from Wikipedia was used. We have shown that it is possible and viable to use recommender systems on top of the Linked Open Data, but the common recommender system's algorithms have to be modified in order to deal with a huge amount of sparsity in the data.en_US
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectDoporučovací systémycs_CZ
dc.subjectsémantický webcs_CZ
dc.subjectuživatelské preferencecs_CZ
dc.subjectlinked open datacs_CZ
dc.subjectknihycs_CZ
dc.subjectrecommender systemsen_US
dc.subjectsemantical weben_US
dc.subjectuser preferencesen_US
dc.subjectlinked open dataen_US
dc.subjectbooksen_US
dc.titleBooks Recommender System via Linked Open Dataen_US
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2017
dcterms.dateAccepted2017-06-20
dc.description.departmentDepartment of Software Engineeringen_US
dc.description.departmentKatedra softwarového inženýrstvícs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId180192
dc.title.translatedDoporučovací systém pro knihy založený na Linked Open Datechcs_CZ
dc.contributor.refereeŠkoda, Petr
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineSoftwarové a datové inženýrstvícs_CZ
thesis.degree.disciplineSoftware and Data Engineeringen_US
thesis.degree.programInformatikacs_CZ
thesis.degree.programComputer Scienceen_US
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra softwarového inženýrstvícs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Software Engineeringen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csSoftwarové a datové inženýrstvícs_CZ
uk.degree-discipline.enSoftware and Data Engineeringen_US
uk.degree-program.csInformatikacs_CZ
uk.degree-program.enComputer Scienceen_US
thesis.grade.csVelmi dobřecs_CZ
thesis.grade.enVery gooden_US
uk.abstract.csTato bakalářská práce se zaměřuje na použití metod doporučovacích systémů společně s Open Linked Data v doméně knih. Po důkladné analýze vícero dos- tupných zdrojů otevřených dat bylo usouzeno, že data dostatečné velikosti a kval- ity již existují. Po rozboru struktury těchto dat byl na základě získaných informací ze zdroje Wikidata vytvořen doporučovací systém ve formě webové aplikace. De- sign aplikace umožňuje rozšíření o další zdroje otevřených dat. Byl použit nový přístup pro generování doporučení, který využívá vícejazyčných tagů vytěžených z Wikipedie. Ukázali jsme, že je opravdu možné použít doporučovací systémy společně s Open Linked Data, ale díky zvýšené řídkosti dat je potřeba upravit standardní metody doporučovacích algoritmů odpovídajícím způsobem.cs_CZ
uk.abstract.enThis thesis focuses on using recommender system's methods on Linked Open Data in a domain of books. After thorough analysis of multiple available Linked Open Data sets, we have concluded that data sets of sufficient size and quality already exist. Together with careful analysis of the structure and quality of the data, recommender system web application has been developed based on retrieved data from a Wikidata endpoint. The application design allows an incorporation of data from multiple sources. A novel approach for generating recommendations utilizing multi language tags extracted from Wikipedia was used. We have shown that it is possible and viable to use recommender systems on top of the Linked Open Data, but the common recommender system's algorithms have to be modified in order to deal with a huge amount of sparsity in the data.en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra softwarového inženýrstvícs_CZ


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV