| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Information Technology |
| Title in original language |
Lietotāja gaumes noteikšana ar datizraces metodēm |
| Title in English |
Data Mining Methods for User Taste Identification |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Solvita Bērziša |
| Reviewer |
Mg. sc. ing. Viktorija Klimko |
| Abstract |
Elektroniskās komercijas nodrošinātāji ir ieinteresēti iegūt informāciju par savas platformas lietotājiem, konkrēti iegūstot datus par viņu gaumi, kuras iegūšanā un analizēšanā tiek pielietotas datizraces metodes. Tas ir nepieciešams tādam mērķim, lai e-komercijas nodrošinātāji spētu ieinteresēt savus lietotājus, reklamējot un piedāvājot līdzīgos produktus atbilstoši identificētajai lietotāja gaumei, piemēram, noteiktajai gaumei līdzīgās filmas vai dziesmas.
Bakalaura darba mērķis ir izstrādāt risinājumu lietotāju gaumes identificēšanai, pielietojot datizraces metodes. Risinājuma izstrādāšanai ir apkopota literatūra par dažādiem lietotāju gaumes identificēšanas risinājumiem, e-komercijas piedāvātajās mūzikas (piem., Spotify) un filmu (piem., Netflix) platformās, un zināmākajām, biežāk pielietojamām līdzību identificēšanas pieejām. Darbā ir izpētītas un novērtētas dažādas datizraces metodes, kuras ir noderīgas lietotāju gaumes noteikšanai.
Rezultātā ir iegūts risinājums lietotāju gaumes identificēšanā, kurā, pielietojot klasterēšanu kā datizraces metodi, lietotāji ir sadalīti līdzīgo interešu lietotāju grupās. Analizējot šo grupu datus, ir izgūta informācija par katru klasteri, par to, kāda ir grupas kopīgā lietotāju gaume.
Darba apjoms - 65 lpp., 8 tabulas un 44 attēli. |
| Keywords |
lietotāja gaume, datizraces metodes, klasterēšana, līdzīgo lietotāju grupas |
| Keywords in English |
users taste, data mining methods, clustering , similar users groups |
| Language |
lv |
| Year |
2019 |
| Date and time of uploading |
30.05.2019 22:36:31 |
