Multimodální doporučovací systém

Mgr. Matěj Jakimov

Master's thesis

A Multi-Modal Recommender System

Anotácia:

Práce se zabývá multimodálními doporučovacími systémy. Tyto sys- témy se oproti běžným doporučovacím systémům snaží za účelem zvýšení kvality doporučení kombinovat více faktorů, např. kliknutí uživatele na reklamu, uživatelova geografická poloha a navštěvované webové stránky. Cílem práce je navrhnout a implementovat multimo- dální doporučovací systém, který bude kombinovat uvedené příklady faktorů a bude škálovatelný na více výpočetních zdrojů. Navržený systém bude ověřen na datech z existující reklamní platformy, a to zejména z pohledu kvality doporučení. Výsledkem práce bude popis doporučovacích systémů, navrženého řešení, jeho implementace a experimentální vyhodnocení.

Abstract:

Thesis is about multimodal recommender systems. Multimodal recommender systems tries to improve precision by combining more factors of users behavior and using more user features. Thesis provides implementation of scalable real-time multimodal recommender system for online advertising and evaluation of precision and performance.

Kľúčové slová

recommender systems, multimodal recommender systems, big data, Apache Spark, Apache Hadoop, Python

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 5. 2016

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 1. 7. 2016
• Vedúci: doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D.
• Oponent: RNDr. Michal Batko, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Informatics

Master programme / odbor:
Informatics / Artificial Intelligence and Natural Language Processing