but.committee	doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda) doc. RNDr. Dana Hliněná, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (člen) Ing. František Grézl, Ph.D. (člen) Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student nedokázal vyvrátit výtky oponenta. Komise shledala nedostatky práce natolik závažné, že se práci rozhodla hodnotit jako nevyhovující. Otázky u obhajoby: Kolik procent z celkového počtu uživatelů a filmů ČSFD je v práci využito? Proč byli vybráni uživatelé, kteří hodnotili 50 až 5000 jakýchkoli filmů a nevybírali se na základě hodnocení použitých 4350 filmů? Jakou chybu měl použitý model a jakou chybu by měl triviální model, který by předpovídal, že každý uživatel ohodnotí každý film 4 hvězdičkami? Jak souvisí velikost chyby tohoto triviálního modelu s použitou datovou sadou? Na slidech jste prezentoval faktorizaci matic a trénování sítě. Jak jste trénoval síť? Popište architekturu systému. Co je ztrátová funkce? Jaký je výstup Vámi navržené neuronové sítě? Jak Váš systém doporučuje filmy?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce nebyla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Uhlíř, Václav	cs
dc.contributor.author	Janko, Pavel	cs
dc.contributor.referee	Šůstek, Martin	cs
dc.date.created	2019	cs
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá problematikou využití neuronových sítí pro doporučování filmů. Je zde obecně popsán princip využití neuronových sítí u strojového učení a rovněž jsou zde shrnuty základní i pokročilé techniky pro tvorbu doporučovacích systémů. Jádrem práce je návrh, implementace a zhodnocení systému, jehož cílem je doporučování filmů na základě dat vydolovaných z uživatelských profilů ČSFD (Česko-Slovenské filmové databáze). Pro splnění tohoto účelu systém využívá explicitní faktorizační model založený na kolaborativním filtrování mezi položkami k co nejpřesnějšímu odhadu hodnocení, které by uživatel filmu po jeho shlédnutí udělil. Práce dále řeší souvislost obsáhlosti datové sady a přesnosti doporučení a demonstruje tuto přesnost analýzou zpětné vazby uživatelů.	cs
dc.description.abstract	This thesis covers the topic of utilizing neural nets for recommending movies. The principle of using neural nets with machine learning and both the general and the advanced techniques of creating a recommender system are also covered in the thesis. The core of the thesis is the design, implementation and finally the evaluation of a system for movie recommendations based upon the data mined from the user profiles from the ČSFD (Czech-Slovak film database). In order to accomplish this goal the system utilizies an explicit factorization model based on collaborative filtering between items to predict an accurate rating that the user would presumably give to a movie after watching it. This thesis also describes the relation between dataset size and prediction accuracy and demonstrates this accuracy by analyzing user feedback.	en
dc.description.mark	E	cs
dc.identifier.citation	JANKO, P. Doporučování filmů na základě uživatelských profilů ČSFD [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.	cs
dc.identifier.other	122239	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/194914
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	doporučovací systémy	cs
dc.subject	neuronové sítě	cs
dc.subject	latentní faktorové modely	cs
dc.subject	filmy	cs
dc.subject	kolaborativní filtrování	cs
dc.subject	doporučování filmů	cs
dc.subject	faktorizace matic	cs
dc.subject	spotlight	cs
dc.subject	dolování dat	cs
dc.subject	ČSFD	cs
dc.subject	recommender systems	en
dc.subject	neural networks	en
dc.subject	latent factor models	en
dc.subject	movies	en
dc.subject	collaborative filtering	en
dc.subject	movie recommendations	en
dc.subject	matrix factorization	en
dc.subject	spotlight	en
dc.subject	data mining	en
dc.subject	CSFD	en
dc.title	Doporučování filmů na základě uživatelských profilů ČSFD	cs
dc.title.alternative	Film Suggestions Based on CSFD User Profiles	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2019-06-13	cs
dcterms.modified	2020-08-27-21:21:47	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	122239	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:27:46	en
sync.item.modts	2025.01.15 12:22:57	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Doporučování filmů na základě uživatelských profilů ČSFD

Files

Original bundle

Collections