Aljanaki, Anna, juhendajaBerber, Hakan, juhendajaLõhmus, KristjanTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut2023-09-122023-09-122021https://hdl.handle.net/10062/92088Antud 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.engopenAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalSoovitusüsteemarvamuspõhine filterdaminemaatriksi faktoriseerimineALSBPRbakalaureusetöödinformaatikainfotehnoloogiainformaticsinfotechnologyThesis