| Form of studies |
Professional Bachelor |
| Title of the study programm |
Finance management information systems |
| Title in original language |
Rekomendāciju sistēmu izmantošana satura pielāgošanai mobilajās platformās |
| Title in English |
Use of Recommendation Systems for Content Personalization on Mobile Platforms |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Aleksejs Jurenoks |
| Reviewer |
Tatjana Kulapina |
| Abstract |
Mūsdienās pieaugot datu apjomam aizvien nozīmīgākas kļūst rekomendāciju sistēmas īpaši e-komercijā, kas palīdz lietotājiem orientēties lielajā datu apjomā un dod personalizētus ieteikumus. Mobilajās platformās pielāgots saturs ir ļoti būtisks ņemot vērā ierobežotu ekrāna izmēru, izmantojot konteksta datus un datu drošības aspektus.
Darba mērķis ir izpētīt rekomendāciju sistēmu izmantošanu satura pielāgošanai mobilajās platformās un izstrādāt riepu rekomendāciju sistēmas protatipu. Darba ietvaros tika analizēti rekomendāciju sistēmu veidi, darbības principi, izaicinājumi un riski, pielietojums e-komercijā, kā arī mobilo un stacionāro platformu atšķirības.
Pratiskajā daļā izstrādāta aplikācija ar riepu rekomendāciju sistēmu, kas balsīta uz svērtā hibrīda metodi, apvienojot saturā balstītu un sadarbības filtrēšanu. Sistēmas novērtēšanai tika veikti manuālie, automātiskie un lietotāju testi, tādējādi novērtējot lietojamību, rekomendāciju kvalitāti, precizitāti, daudzveidību un darbības efektivitāti. Piedāvātais risinājums ļauj lietotājiem ātrāk un vienglāk atrast sev nepieciešamās riepas nēkā manuāli meklējot riepas vairākos interneta avotos. Darbā iegūtie rezultāti parāda izstrādātā prototipa spēju nodrošināt lietotājam personalizētus un tehniski atbilstošus riepu piedāvājumus, demonstrējot risinājuma praktisko lietojamību un attīstības potenciālu.
Darba apjoms: 62 lappuses, 16 attēli, 2 tabulas un 49 izmantotie informācijas avoti. |
| Keywords |
REKOMENDĀCIJU SISTĒMAS, E-KOMERCIJA, SATURA PERSONALIZĒŠANA, MOBILAIS |
| Keywords in English |
RECOMMENDATION SYSTEMS, E-COMMERCE, CONTENT PERSONALIZATION, MOBILE |
| Language |
lv |
| Year |
2026 |
| Date and time of uploading |
24.05.2026 19:34:04 |
