arvutiteaduse instituudi lõputööderegister


Arvamuspõhiste soovitussüsteemide tomimine kaudsel tagasisidel
Nimi Kristjan Lõhmus
Kokkuvõte Antud töö eesmärgiks on valida ja implementeerida soovitussüsteem USA-s opereerivale võrgumängude 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.
Lõputöö keel inglise
Lõputöö tüüp Bakalaureus - Informaatika
Juhendaja(d) Anna Aljanaki, Hakan Berber
Kaitsmise aasta 2021
PDF