| Studiju veids |
bakalaura profesionālās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Finanšu pārvaldības informācijas sistēmas |
| Nosaukums |
Rekomendāciju sistēmu izmantošana satura pielāgošanai mobilajās platformās |
| Nosaukums angļu valodā |
Use of Recommendation Systems for Content Personalization on Mobile Platforms |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Aleksejs Jurenoks |
| Recenzents |
Tatjana Kulapina |
| Anotācija |
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. |
| Atslēgas vārdi |
REKOMENDĀCIJU SISTĒMAS, E-KOMERCIJA, SATURA PERSONALIZĒŠANA, MOBILAIS |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
RECOMMENDATION SYSTEMS, E-COMMERCE, CONTENT PERSONALIZATION, MOBILE |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
24.05.2026 19:34:04 |
