Recommender system for B2B data

Tomáš Zajda

Bakalářská práce

Recommender system pro B2B data

Anotace:

Bakalářská práce se zabývá problematikou praktických doporučovacích systémů. Dokument sestává z teoretické a praktické části. V teoretické části je nejdříve představen a definován pojem doporučovacích systémů. Poté je stručně popsána historie a vývoj těchto systémů. Následně jsou podrobně představeny základní přístupy k tvorbě takových systémů, založeny na odborných publikacích zabývajících se touto problematikou. Jsou zváženy silné a slabé stránky každého z těchto přístupů. Jeden z přístupů popsaných v teoretické části je poté zvolen, konkrétně tzv. content-based přístup. Na základě toho přístupu je následně navržen praktický systém, který doporučuje potenciální zákazníky pro obchodníky z B2B trhu. Vstupem pro tento algoritmus jsou reálná data z českého trhu, která poskytla firma zabývající se touto problematikou. Prvním dílčím výsledkem praktické části je automatizovaný algoritmus pro doporučování firem obchodníkům na základě jejich historických interakcí. Druhým dílčím výsledkem praktické části je webové rozhraní pro správu a testování tohoto algoritmu. Na závěr jsou zváženy silné i slabé stránky vytvořeného řešení, a jsou navrženy budoucí kroky k jeho rozšíření a vylepšení.

Abstract:

This bachelors thesis examines the topic of practical recommender systems. The document consists of both theoretical and practical parts. The theoretical part starts by describing and defining the concept of a recommender system. Then the history and development of these systems are briefly described. The main concepts and design approaches are introduced based on several publications about the topic. The strengths and weaknesses of each design approach are considered. One of these approaches is chosen, specifically the content-based approach, with the help of the facts described in the theoretical part. The principles of this approach are used to design a practical recommender system that proposes potential customers to sales representatives in the B2B market. The input of this algorithm are real-world data from the Czech market provided by a company with experience and expertise in this field. The first result of the practical part of the thesis is an automated algorithm that recommends companies to sales representatives based on their historical behavior. The second result is a web interface created to configure and test the algorithm. The last part of the thesis evaluates the created solution and proposes future steps to further develop and improve it.

Klíčová slova

recommender systém, content-based filtrování, e-commerce

Keywords

recommender system, content-based filtering, e-commerce

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 10. 5. 2021

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 23. 8. 2021
• Vedoucí: Iva Stanovská
• Oponent: Jan Fait

Vysoká škola ekonomická v Praze

Bakalářský studijní program / obor:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika