Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali uporabite sodobnejši brskalnik.
|
|
SLO
|
ENG
|
Piškotki in zasebnost
DKUM
EPF - Ekonomsko-poslovna fakulteta
FE - Fakulteta za energetiko
FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
FF - Filozofska fakulteta
FGPA - Fakulteta za gradbeništvo, prometno inženirstvo in arhitekturo
FKBV - Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede
FKKT - Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo
FL - Fakulteta za logistiko
FNM - Fakulteta za naravoslovje in matematiko
FOV - Fakulteta za organizacijske vede
FS - Fakulteta za strojništvo
FT - Fakulteta za turizem
FVV - Fakulteta za varnostne vede
FZV - Fakulteta za zdravstvene vede
MF - Medicinska fakulteta
PEF - Pedagoška fakulteta
PF - Pravna fakulteta
UKM - Univerzitetna knjižnica Maribor
UM - Univerza v Mariboru
UZUM - Univerzitetna založba Univerze v Mariboru
COBISS
Ekonomsko poslovna fakulteta
Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede
Fakulteta za logistiko
Fakulteta za organizacijske vede
Fakulteta za varnostne vede
Fakulteta za zdravstvene vede
Knjižnica tehniških fakultet
Medicinska fakulteta
Miklošičeva knjižnica - FPNM
Pravna fakulteta
Univerzitetna knjižnica Maribor
Večja pisava
|
Manjša pisava
Uvodnik
Iskanje
Brskanje
Oddaja dela
Za študente
Za zaposlene
Statistika
Prijava
Prva stran
>
Izpis gradiva
Izpis gradiva
Naslov:
Gradnja priporočilnega sistema na platformi Turi
Avtorji:
ID
Klezin, Florijan
(Avtor)
ID
Podgorelec, Vili
(Mentor)
Več o mentorju...
Datoteke:
UN_Klezin_Florijan_2017.pdf
(2,35 MB)
MD5: CE0D3C2E398DC6B34E911FE7B1423881
PID:
20.500.12556/dkum/dc218fac-ab1f-432a-ade2-ea023134102c
Jezik:
Slovenski jezik
Vrsta gradiva:
Diplomsko delo/naloga
Tipologija:
2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:
FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:
Veliki spletni trgovci ponujajo na milijone izdelkov. Pregledno iskanje po njih strankam predstavlja velik izziv. Priporočilni sistemi so postali ena izmed rešitev tega problema, saj tak sistem strankam predlaga izdelke, za katere obstaja večja verjetnost, da jih bodo zanimali. V tej diplomski nalogi smo opisali in predstavili priporočilne sisteme, opisali najbolj uporabljane algoritmične pristope k priporočanju izdelkov, vzorce razvoja kompleksnejših priporočilnih sistemov in načine, kako ovrednotimo priporočilni sistem. Najbolj smo se osredotočili na gradnjo priporočilnega sistema s platformo za strojno učenje Turi.
Ključne besede:
priporočilni sistemi
,
Turi
,
Graphlab
,
strojno učenje
Kraj izida:
[Maribor
Založnik:
F. Klezin
Leto izida:
2017
PID:
20.500.12556/DKUM-67395
UDK:
004.832(043.2)
COBISS.SI-ID:
20900630
NUK URN:
URN:SI:UM:DK:S5ZHSTQR
Datum objave v DKUM:
17.10.2017
Število ogledov:
9180
Število prenosov:
119
Metapodatki:
Področja:
KTFMB - FERI
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
KLEZIN, Florijan, 2017,
Gradnja priporočilnega sistema na platformi Turi
[na spletu]. Diplomsko delo. Maribor : F. Klezin. [Dostopano 21 januar 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=67395
Kopiraj citat
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:
Ocenjevanje je dovoljeno samo
prijavljenim
uporabnikom.
Objavi na:
Podobna dela iz repozitorija:
Topnost etilmaltola v plinih pri visokih tlakih
Topnost in difuzivnost superkritičnega ogljikovega dioksida v poliesterskih polimerih
Določitev gostote sistemov polimer/CO[spodaj]2
Razvoj tehnološkega postopka čiščenja ultrafinega titanovega dioksida
Primerjava konvencionalne in superkritične ekstrakcije lanenega semena
Podobna dela iz ostalih repozitorijev:
Vsebnost fenolov v plodičih oreha (Juglans regia L.)
Analiza snovnih lastnosti dveh vzmetnih jekel
Ugotavljanje strupenosti UV filtra benzofenon-4 na evkariontski enocelični organizem-kvasovko (Saccharomyces cerevisiae)
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.
Licence
Licenca:
CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:
To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:
16.08.2017
Sekundarni jezik
Jezik:
Angleški jezik
Naslov:
The development of a recommendation system on Turi platform
Opis:
Large online merchants offer millions of products. A transparent search products is becoming a great challenge for customers. Recommendation systems have become one of the solutions to this problem, since such a system offers products that are more likely to be interesting for the user. In this Thesis we have described and presented recommendation systems, described the most used algorithmic approaches to product recommendations, patterns of development of more complex recommendation systems, and evaluation of the recommendation systems. Most of all, we have focused on building a recommendation system with the Turi machine learning platform.
Ključne besede:
recommendation systems
,
Turi
,
Graphlab
,
machine learning
Komentarji
Dodaj komentar
Za komentiranje se morate
prijaviti
.
Komentarji (0)
0 - 0 / 0
Ni komentarjev!
Nazaj