Knowledge management in recommendation system development
Autor: | Marić, Mirna |
---|---|
Přispěvatelé: | Mladenović, Saša, Zaharija, Goran, Krpan, Divna |
Jazyk: | chorvatština |
Rok vydání: | 2021 |
Předmět: | |
Popis: | Ovim diplomskim radom prikazan je razvoj prototipa sustava za preporuku primjenom tehnika strojnog učenja i upravljanja znanjem, prateći pritom životni ciklus razvoja programske podrške. Simulirano je dobivanje zahtjeva za izradu navedenog sustava, predstavljeni su izazovi upravljanja znanjem u razvoju programske podrške te važna uloga područnog znanja potrebnog za izradu prototipa iz područja sustava za preporuku. Primjer sustava je izrađen korištenjem tehnika nenadziranog strojnog učenja koje su poslužile za izračunavanje sličnosti između podataka na dva različita načina kako bi se pokazalo u kojoj mjeri razlike u znanju mogu utjecati na donošenje odluke i posljedično na generiranje preporuke. Cilj ovog diplomskog rada je kritički se osvrnuti na problematiku generiranja preporuka od strane sustava i ostaviti prostora za raspravu o tome što se smatra dobrom preporukom. Thesis represents development of recommendation system prototype based on machine learning and knowledge management techniques while remaining in the scope of software development life-cycle. Obtaining requests for the development is simulated, issues of knowledge management in software development are stated together with the important role of domain knowledge in the context of prototyping recommendation system. An instance of the mentioned system is built based on unsupervised machine learning techniques that served to measure similarities between data in two diverse modes to show the extent to which differences in knowledge can influence decision making and consequently generate a recommendation. The aim of the thesis is to critically observe the issue of generating recommendations as well as leave space for discussion about what a good recommendation is consisted of. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |