Apoorv Kala
Master's thesis
Recommender systems
Recommender systems
Abstract:
Tato práce provádí kvantitativní srovnání mezi expertními systémy využívajícími fuzzy logiku a tradičními doporučovacími systémy pro doporučování filmů se zaměřením na zachycení široké škály trendů lidských spotřebitelů. Tradiční doporučovací systémy, charakteristické svým deterministickým přístupem k uživatelským preferencím, jsou v kontrastu s fuzzy-expertními systémy, které nabízejí jemnější reprezentaci …moreAbstract:
This study conducts a quantitative comparison between fuzzy logic expert systems and traditional recommender systems for movie recommendations, with a focus on capturing a wide variety of human consumer trends. Traditional recommender systems, characterized by their deterministic approach to user preferences, are contrasted with fuzzy logic expert systems, which offer a more nuanced representation …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 13. 5. 2024
Thesis defence
- Supervisor: prof. Ing. Radim Farana, CSc. FEng.
- Reader: Jan Turčínek, Ph.D.
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Mendelova univerzita v Brně, Provozně ekonomická fakultaMendel University in Brno
Faculty of Business and EconomicsMaster programme / specializace:
Open Informatics / Scope for Open Informatics
Theses on a related topic
-
System Performance Analysis Extension of DiVinE
Petr Bauch -
Performance of Multinational Company
Henrik Mejlumyan -
Trendy v oblasti drůbežích produktů
Dominika Půčková -
Comparative Study of Fuzzy Logic, Artificial Neural Network, and Neuro-Fuzzy System in Medical Diagnostic - An Approach towards a Medical Expert System
Harvey Ngoe KOLLE -
Cardinalities of Fuzzy Sets and Fuzzy QuantiŻers over Residuated Lattices
Michal HOLČAPEK -
Construction of Algebraic Abstractions for Systems Biology
Jana Fabriková -
Simulation-based analysis of large-scale dynamical systems
Milan Kováčik