OU Portal
  • Log In
  • Welcome
  • Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
{}
Zavřít
Publikační činnost


preloading...   Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu * : stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště * : Katedra informatiky a počítačů (31400)
Název * : Recommender systems in knowledge-mining
Citace : Volná, E. Recommender systems in knowledge-mining. In: International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics 2016, ICNAAM 2016: AIP Conference Proceedings 2016-09-26 Rhodes; Greece. American Institute of Physics Inc., 2017. ISBN 978-073541538-6.
Podnázev :
Rok * : 2017
Obor * : Informatika
Počet stran * : 4
Strana od * : neuvedeno
Strana do * : neuvedeno
Forma vydání * : Elektronická verze
Kód ISBN * : 978-073541538-6
Kód ISSN : 0094-243X
Název sborníku * : AIP Conference Proceedings
Sborník : Mezinárodní
Název nakladatele * : American Institute of Physics Inc.
Místo vydání * : neuvedeno
Stát vydání : Sborník vydaný v zahraničí
Název konference : International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics 2016, ICNAAM 2016
Místo konání konference * : Rhodes; Greece
Datum zahájení konference * :
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce * :
Celosvětová akce
Kód UT WoS : 000410159800075
EID : 2-s2.0-85026649901
Klíčová slova anglicky * :
Recommender system, data mining; forecast
Popis v původním jazyce * :
The subject of the paper is to analyse the possibilities of application of recommender systems in the field of data mining. The work focuses on three basic types of recommender systems (collaborative, content-based and hybrid). The goal of the article is to evaluate which of these three concepts of recommender systems provides forecast with the lowest error rate in the domain of recommending movies. This target is fulfilled by the practical part of the work - at first, the own recommender system was designed and created, capable of obtaining movies recommendation from the database based on the user's preferences. Next, we verified experimentally which recommender system produces more accurate results.
Popis v anglickém jazyce * :
Typ zdroje financování výsledku * : Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01: RIV/61988987:17310/17:A1801QY1

© 2019 Centre for Information Technology

  • Technická podpora :
  • Mgr. Olga Blahutová (phone: +420 597 091 129, phone flap for UO: 1129)
  • Ing. Lucie Svitaneková (phone: +420 597 091 108, phone flap for UO: 1108)
Complementary Content
  • ${title}${badge}
${loading}