Doporučovací systém

Abstract

V súčasnosti, v dobe internetu, je bežný používateľ denne zaplavovaný množstvom informácií z rôznych zdrojov. Nielen objem, ale aj obsah a ich povaha vytvára efekt informačného zahltenia. Táto diplomová práca sa zaoberá problematikou vytvárania odporúčaní novinových článkov pre používateľov spravodajského portálu. Práca obsahuje prehľad základných metód pre odporúčacie systémy, popis spracovania neštruktúrovaných textových dát, získavania implicitného hodnotenia používateľov a odporúčacích algoritmov. Súčasťou diplomovej práce je návrh a implementácia hybridného odporúčacieho systému a jeho test v reálnom prostredí na portáli www.info.sk. Systém pozostáva z troch celkov a to zo sledovacieho kódu, ktorý zhromažďuje záznamy o aktivite používateľov, serverovej aplikácie s databázou a serveru pre výpočet odporúčaní.

Nowadays, in a time of internet, users are daily overloaded by amouts of an information from various sources. Not just the amount but also their content makes effect called information overload. This thesis deals with articles recommendations for users of news portal. The work includes an overview of basic methods for recommender systems, description of processing unstructured text data, collection of users implicit ratings and recommender algorithms. A part of this work is design and implementation of hybrid recommender system and its testing on real users of news portal www.info.sk. The system consists of three main parts: user activity tracking code, server application with database storage and computational server.