| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Lietotāja gaumes noteikšana ar datizraces metodēm |
| Nosaukums angļu valodā |
Data Mining Methods for User Taste Identification |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Solvita Bērziša |
| Recenzents |
Mg. sc. ing. Viktorija Klimko |
| Anotācija |
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. |
| Atslēgas vārdi |
lietotāja gaume, datizraces metodes, klasterēšana, līdzīgo lietotāju grupas |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
users taste, data mining methods, clustering , similar users groups |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2019 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
30.05.2019 22:36:31 |
