Collaborative filtering recommendation algo-rithms performance on an implicit feedback da-taset
| dc.contributor.advisor | Aljanaki, Anna, juhendaja | |
| dc.contributor.advisor | Berber, Hakan, juhendaja | |
| dc.contributor.author | Lõhmus, Kristjan | |
| dc.contributor.other | Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond | et |
| dc.contributor.other | Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut | et |
| dc.date.accessioned | 2023-09-12T08:39:18Z | |
| dc.date.available | 2023-09-12T08:39:18Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | Antud töö eesmärgiks on valida ja implementeerida soovitussüsteem USA-s opereerivale võr-gumängude platvormile. Süsteemi eripärasid ja olemasolevaid andmeid arvestades valiti mudelipõhine lähenemine süsteemi koostamiseks. Implementeeriti kaks mudelit: Alternating Least Squares (ALS) ja Bayesian Personalized Ranking (BPR), mida treeniti süsteemist saadud andmete põhjal. Mudelite väljundi hindamiseks kasutati AUC-d ja mediaantäpsust. Tulemused näitasid, et mudelid töötasid koguandmetel identse täpsusega, kuid uute mängijate hindamisel sai parema tulemuse ALS. | et |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10062/92088 | |
| dc.language.iso | eng | et |
| dc.publisher | Tartu Ülikool | et |
| dc.rights | openAccess | et |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Soovitusüsteem | et |
| dc.subject | arvamuspõhine filterdamine | et |
| dc.subject | maatriksi faktoriseerimine | et |
| dc.subject | ALS | et |
| dc.subject | BPR | et |
| dc.subject.other | bakalaureusetööd | et |
| dc.subject.other | informaatika | et |
| dc.subject.other | infotehnoloogia | et |
| dc.subject.other | informatics | et |
| dc.subject.other | infotechnology | et |
| dc.title | Collaborative filtering recommendation algo-rithms performance on an implicit feedback da-taset | et |
| dc.type | Thesis | et |