A Hybrid Book Recommender System Utilizing Diverse-Item Selection Algorithm

Bc. Martin Balucha

Diplomová práce

Anotace:

Čitatelia pri výbere knihy často narážajú na problém zahltenia informáciami, ktorý je na Internete bežný. Vhodnou alternatívou k prehľadávaniu webu by bola aplikácia poskytujúca odporúčania kníh na základe užívateľových preferencií. Táto diplomová práca sa zaoberá návrhom, implementáciou a vyhodnotením odporúčacieho systému, ktorý používa filtrovanie na základe obsahu zohľadňujúce aj tabuľky obsahu kníh. Systém navyše aplikuje kolaboratívne filtrovanie a diverse-item selection algoritmus zaručujúci heterogénnosť odporúčaných kníh.

Abstract:

Readers may often encounter the problem of choosing the next book to read due to the information overload present on the Internet. A convenient alternative to searching the web would be an application that makes book recommendations based on the user's preferences. This diploma thesis is concerned with designing, implementing, and evaluating a book recommender system that uses content-based filtering, which also considers books' tables of contents. Additionally, the system applies collaborative filtering and a diverse-item selection algorithm which ensures heterogeneity among recommended books.

Keywords

hybrid recommender system, content-based filtering, collaborative filtering, content-based book recommendation

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 18. 5. 2021

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 22. 6. 2021
• Vedoucí: RNDr. Josef Spurný
• Oponent: doc. Mouzhi Ge, Ph.D.

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Řízení softwarových systémů a služeb / Řízení vývoje softwarových systémů