Evaluation of Recommender System

Recommender System (RS) has become one of the most important component for many companies, such as YouTube and Amazon. A recommender system consists of a series of algorithms which predict and recommend products to users. This report covers the selection of many open source recommender system projec...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Ding, Christofer
Format: Others
Language:English
Published: KTH, Data- och elektroteknik 2016
Subjects:
Online Access:http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-188529
id ndltd-UPSALLA1-oai-DiVA.org-kth-188529
record_format oai_dc
spelling ndltd-UPSALLA1-oai-DiVA.org-kth-1885292018-01-11T05:11:56ZEvaluation of Recommender SystemengUtvärdering av rekommendationssystemDing, ChristoferKTH, Data- och elektroteknik2016Recommender systemsingular value decompositionprecisionrecommendation accuracyRekommendationssystemsingulärvärdesuppdelningprecisionrekommendations noggrannhetComputer EngineeringDatorteknikRecommender System (RS) has become one of the most important component for many companies, such as YouTube and Amazon. A recommender system consists of a series of algorithms which predict and recommend products to users. This report covers the selection of many open source recommender system projects, and movie predictions are made using the selected recommender system. Based on the predictions, a comparison was made between precision and an improved precision algorithm. The selected RS uses singular value decomposition in the field of collaborative filtering. Based on the recommendation results produced by the RS, the comparison between precision and the improved precision algorithms showed that the result of improved precision is slightly higher than precision in different cutoff values and different dimensions of eigenvalues. Rekommendationssystem har blivit en av de viktigaste beståndsdelar för många företag, såsom YouTube och Amazon. Ett rekommendationssystem består av en serie av algoritmer som förutsäger och rekommenderar produkter till användare. Denna rapport omfattar valet av många öppen källkod rekommendationssystem projekt, och filmprognoser görs med det valda rekommendationssystemet. Baserat på filmprognoser, gjordes en jämförelse mellan precision och en förbättrad precision algoritmer. Det valda rekommendationssystemet använder singulärvärdesuppdelning som kollaborativ filtrering. Baserat på rekommendationsresultat som produceras av rekommendationssystemet, jämförelsen mellan precision och den förbättrade precisions algoritmer visade att resultatet av förbättrad precision är något högre än precision i olika brytvärden och olika dimensioner av egenvärden. Student thesisinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesistexthttp://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-188529TRITA-STH ; 2016:51application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccess
collection NDLTD
language English
format Others
sources NDLTD
topic Recommender system
singular value decomposition
precision
recommendation accuracy
Rekommendationssystem
singulärvärdesuppdelning
precision
rekommendations noggrannhet
Computer Engineering
Datorteknik
spellingShingle Recommender system
singular value decomposition
precision
recommendation accuracy
Rekommendationssystem
singulärvärdesuppdelning
precision
rekommendations noggrannhet
Computer Engineering
Datorteknik
Ding, Christofer
Evaluation of Recommender System
description Recommender System (RS) has become one of the most important component for many companies, such as YouTube and Amazon. A recommender system consists of a series of algorithms which predict and recommend products to users. This report covers the selection of many open source recommender system projects, and movie predictions are made using the selected recommender system. Based on the predictions, a comparison was made between precision and an improved precision algorithm. The selected RS uses singular value decomposition in the field of collaborative filtering. Based on the recommendation results produced by the RS, the comparison between precision and the improved precision algorithms showed that the result of improved precision is slightly higher than precision in different cutoff values and different dimensions of eigenvalues. === Rekommendationssystem har blivit en av de viktigaste beståndsdelar för många företag, såsom YouTube och Amazon. Ett rekommendationssystem består av en serie av algoritmer som förutsäger och rekommenderar produkter till användare. Denna rapport omfattar valet av många öppen källkod rekommendationssystem projekt, och filmprognoser görs med det valda rekommendationssystemet. Baserat på filmprognoser, gjordes en jämförelse mellan precision och en förbättrad precision algoritmer. Det valda rekommendationssystemet använder singulärvärdesuppdelning som kollaborativ filtrering. Baserat på rekommendationsresultat som produceras av rekommendationssystemet, jämförelsen mellan precision och den förbättrade precisions algoritmer visade att resultatet av förbättrad precision är något högre än precision i olika brytvärden och olika dimensioner av egenvärden.
author Ding, Christofer
author_facet Ding, Christofer
author_sort Ding, Christofer
title Evaluation of Recommender System
title_short Evaluation of Recommender System
title_full Evaluation of Recommender System
title_fullStr Evaluation of Recommender System
title_full_unstemmed Evaluation of Recommender System
title_sort evaluation of recommender system
publisher KTH, Data- och elektroteknik
publishDate 2016
url http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-188529
work_keys_str_mv AT dingchristofer evaluationofrecommendersystem
AT dingchristofer utvarderingavrekommendationssystem
_version_ 1718604354494136320