Κατανεμημένοι Αλγόριθμοι Συστάσεων σε Ροές Δεδομένων
Creators: name: Μουστάκας, Αριστείδης Απόστολου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Συστήματα συστάσεων
Ροές δεδομένων
Μεγάλα δεδομένα
Recommendation systems
Data streams
Big data

description: Στις μέρες μας, η ύπαρξη μεγάλου ανταγωνισμού μεταξύ επιχειρήσεων που παρέχουν προϊόντα ή υπηρεσίες μέσω του διαδικτύου είναι ένα γεγονός. Αυτός o ανταγωνισμός έχει ωθήσει τις συγκεκριμένες επιχειρήσεις σε μια προσπάθεια παροχής μιας ποιοτικής εμπειρίας στους πιθανούς χρήστες-πελάτες που θα μπορούσε να τους δώσει ένα ανταγωνιστικό πλεονέκτημα αναλογικά με τις υπόλοιπες επιχειρήσεις που δραστηριοποιούνται στον συγκεκριμένο κλάδο. Οι e-commerce πλατφόρμες, οι πλατφόρμες που παρέχουν υπηρεσίες streaming αλλά και τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης αποτελούν μερικά από τα παραδείγματα περιπτώσεων όπου η ποιότητα της περιήγησης του κάθε χρήστη μπορεί να αποτελέσει καθοριστικό παράγοντα για την επιτυχία ή την αποτυχία. Ένα σημαντικό κομμάτι της εμπειρίας του χρήστη κατά την περιήγηση του στις ηλεκτρονικές πλατφόρμες σχετίζεται με τις επιτυχημένες προτάσεις που γίνονται σε αυτόν. Επομένως, τα συστήματα συστάσεων (recommendation systems) είναι ένα κλάδος ο οποίος ενδιαφέρει σε πολύ σημαντικό βαθμό επιχειρήσεις που ασχολούνται με τo e-commerce, υπηρεσίες streaming κτλ. Βέβαια, όπως όλοι γνωρίζουμε, ο όγκος της διαθέσιμης πληροφορίας μεγαλώνει με ραγδαίους ρυθμούς από δευτερόλεπτο σε δευτερόλεπτο. Έτσι, ένα από τα βασικά προβλήματα που θα πρέπει να ληφθεί υπόψιν κατά την υλοποίηση ενός recommendation system έχει να κάνει με την αποτελεσματική διαχείριση αυτής της πολύ μεγάλης ποσότητας πληροφορίας, και όλα αυτά σε πραγματικό χρόνο. Με βάση όλα τα παραπάνω συμπεραίνουμε ότι υπάρχουν σημαντική ανάγκη για ποιοτικά recommendation systems τα οποία θα μπορούν σε πραγματικό χρόνο να επεξεργάζονται μεγάλους όγκους πληροφορίας. Στα πλαίσια της παρούσας διπλωματικής θα παρουσιάσουμε μια εφαρμογή που θα αποτελεί ένα recommendation system το οποίο θα υποστηρίζει την ύπαρξη ροών δεδομένων, και θα είναι υλοποιημένο σε τεχνολογία Spark. Επομένως, αυτό το σύστημα θα μπορεί να αποτελέσει μια ποιοτική λύση για κάθε πλατφόρμα που αντιμετωπίζει όλα αυτά τα προβλήματα της σύγχρονης καθημερινότητας, επιτρέποντας την παροχή μιας ευχάριστης εμπειρίας στους πελάτες της
description: Nowadays, there is a big competition among companies that provide products or services over the internet. This competition has pushed these businesses into an attempt to provide a qualitative experience to potential customers that could provide a competitive advantage in proportion to the other companies operating in the industry. E-commerce platforms, streaming platforms and social media are some of the examples where the quality of each user's browsing can be a determining factor for success or failure. An important part of the user experience when browsing to online platforms is related to the successful recommendation made to him. Therefore, recommendation systems are a sector that is particularly interested in companies involved in e-commerce, streaming services, etc. Of course, as we all know, the amount of information available is growing at rapid rates from second to second. Thus, one of the main problems to be considered when implementing a recommendation system is to be able to effectively manage this very large amount of information in real time. Based on all of the above, we conclude that there is a significant need for quality recommendation systems that will be able to process large volumes of information in real time. In the context of this diploma thesis, we will present an application that will be a recommendation system that will support the availability of data streams and will be implemented in Spark technology. Therefore, this system can be a qualitative solution for any platform that addresses all of the problems of today's everyday life, allowing it to provide a pleasant experience to its customers