Εξόρυξη Δεδομένων Χρήσης για Συστήματα Συστάσεων
Creators: name: Γκουτζιούρη, Στυλιανή Εμμανουήλ
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2013
Subjects: Συστήματα Συστάσεων
Χρονολογική Σειρά
Κανόνες Συσχέτισης
Recommender Systems
Time Series
Association Rules

description: Στις μέρες μας, ο όγκος των πληροφοριών που μπορεί κανείς να βρει ή να δημοσιεύσει στο διαδίκτυο είναι τεράστιος. Οι χρήστες του διαδικτύου κατακλύζονται από προϊόντα και υπηρεσίες που καλύπτουν ένα μεγάλο εύρος τομέων. Το γεγονός αυτό, σε συνδυασμό με το ότι υπολείπονται σχετική γνώση και εμπειρία, κάνει πολύ δύσκολη τη λήψη αποφάσεων όσον αφορά το ποια από τα διαθέσιμα προϊόντα ανταποκρίνονται στις ανάγκες και στις προτιμήσεις τους. Το πρόβλημα αυτό, έρχεται να λύσει το γνωμικό αντικείμενο των Συστημάτων Συστάσεων (Recommender Systems), τα οποία βρίσκουν στον χρήστη προϊόντα που τον ενδιαφέρουν και τον βοηθούν να καταλήξει σε αποφάσεις. Τα Συστήματα Συστάσεων χρησιμοποιούν αλγορίθμους φιλτραρίσματος και επεξεργασίας πληροφοριών, με σκοπό να προτείνουν στον χρήστη προϊόντα που ίσως τον ενδιαφέρουν και τον βοηθήσουν να καταλήξει σε μια απόφαση αγοράς κάποιου προϊόντος. Σκοπός αυτής της Διπλωματικής Εργασίας είναι η μελέτη εξόρυξης δεδομένων χρήσης στα Συστήματα Συστάσεων σε βάσεις δεδομένων για κινηματογραφικές ταινίες. Γίνεται προσπάθεια να κατανοηθούν το υπόβαθρο, ο τρόπος λειτουργίας και επιπλέον η χρησιμότητα των Συστημάτων Συστάσεων. Αρχικά, αναλύονται σε θεωρητικό επίπεδο ποια είναι η χρήση και τα είδη των Συστημάτων Συστάσεων. Στη συνέχεια, παρουσιάζονται οι πιο σημαντικοί αλγόριθμοι που χρησιμοποιούνται για τα Συστήματα Συστάσεων δίνοντας βάρος κυρίως, στα συστήματα που μπορούν να εφαρμοστούν στις βάσεις δεδομένων για ταινίες. Πιο συγκεκριμένα, αναλύονται οι αλγόριθμοι Time Series, Decision Trees και Association Rules. Ακόμη, γίνεται η πρακτική εφαρμογή αυτών των αλγορίθμων στις βάσεις δεδομένων MovieClick και MovieLens. Τέλος, αξιολογούνται μέσα από πειράματα οι αλγόριθμοι, ώστε να διαπιστωθεί ποιος αλγόριθμος κάνει τις καλύτερες συστάσεις στους χρήστες.
description: Nowadays, the amount of information that one can find or publish on the web is huge. Internet users are constantly introduced with products and services covering a wide range of sectors. This fact, coupled with the lack of relevant knowledge and experience, makes it very difficult to make decisions as to which of the available products meet their needs and preferences. This problem has come to solve by Recommender Systems that find products in which an Internet is interested and help him reach decisions. Recommender Systems are software tools that work with specific filtering and information processing algorithms, in order to propose to the user products that might interest him and help him reach a decision. The aim of this thesis is to study data mining from data that is extracted from the use of Recommender Systems in databases regarding cinema movies. Furthermore, the thesis is attempting to understand the background and the use of Recommender Systems, as well as how they actually work. Initially, a theoretically analysis of what is the use and types of Recommender Systems is presented. Afterwards, a presentation of the most important algorithms used for Recommender Systems is given, focusing mainly on systems that can be applied to databases regarding cinema movies. More specifically, the algorithms of Time Series, Decision Trees and Association Rules are analyzed followed by the practical application of these algorithms in the MovieClick and MovieLens databases. Finally, these algorithms are evaluated through experimentation in order to determine which of them makes the best recommendations for the users.