Apache Spark: Izrada web aplikacije za pružanje personaliziranih preporuka filmova ; Apache Spark: Building a web application for personalized movie recommendations
Uloženo v:
| Název: | Apache Spark: Izrada web aplikacije za pružanje personaliziranih preporuka filmova ; Apache Spark: Building a web application for personalized movie recommendations |
|---|---|
| Autoři: | Senković, Ivan |
| Přispěvatelé: | Jakšić, Danijela, Stančin, Kristian |
| Informace o vydavateli: | Sveučilište u Rijeci. Fakultet informatike i digitalnih tehnologija. University of Rijeka. Faculty of Informatics and Digital Technologies. |
| Rok vydání: | 2024 |
| Sbírka: | Croatian Digital Theses Repository (National and University Library in Zagreb) |
| Témata: | DRUŠTVENE ZNANOSTI. Informacijske i komunikacijske znanosti. Informacijsko i programsko inženjerstvo, SOCIAL SCIENCES. Information and Communication Sciences. Information and Software Engineering, diplomski rad, Apache Spark, Django, Python, Preporuka, API, PostgreSQL, HTML, CSS, Javascript, Content-Based filtering, Collaborative filtering |
| Popis: | U diplomskom radu opisan je razvoj aplikacije koja služi za preporuku filmova korisnicima. Web aplikacija nudi preporuku filmova ovisno o odabranom prethodno ocjenjenom filmu. Razvijena je pomoću web framwork-a Django koji je zasnovan na Python programskom jeziku. Za prikaz korisničko sučelje i prikaz svih podataka korišteni su programski jezici za razvijanje web aplikacija, a to su HTML, CSS te Javascript. Za spremanje podataka i njihovo organiziranje koristi se PostgreSQL. Apache Spark se koristi za pripremu podataka prije strojnog učenja kako bi podaci bili potpuni, ispravni te u pravilnom formatu za odabranu metodu strojnog učenja. Strojno učenje odrađeno je putem Python programskog jezika za preporuku filmova, a koriste se metode „Content-Based filtering“ i „Collaborative filtering“. Podaci u filmovima prikupljaju se putem pozivanja API-ja stranice „The Movide DB“ koja ima razan izbor filmova sličan onome na „IMDB“ i nudi ocjenjivanje filmova. Dolaskom na web stranicu korisnika dočeka naslovna stranica gdje može pogledati razne trenutno popularne filmove gdje na prijavljen korisnik ima mogućnost samo pregled informacija o filmovima i njihov prosjek ocjena. Korisnik ima mogućnost prijave ili kreiranja novog korisničkog profila te kad se kreira novi profil, ima mogućnost ocjenjivanja filmova kako bi bilo moguće preporučiti filmove. Za izradu aplikacije korišten je API i IDE „Visual Studio Code“ zbog toga što je aplikacija lokalna pa nije potrebno korištenje ostalih servisa kao što je na primjer Amazon AWS za pohranu podataka i pokretanje Python skripta na dnevnoj bazi, što bi bilo potrebno da je aplikacija na uživo produkciji. |
| Druh dokumentu: | master thesis |
| Popis souboru: | application/pdf |
| Jazyk: | Croatian |
| Relation: | https://zir.nsk.hr/islandora/object/infri:1273; https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:195:128308; https://www.unirepository.svkri.uniri.hr/islandora/object/infri:1273; https://www.unirepository.svkri.uniri.hr/islandora/object/infri:1273/datastream/PDF |
| Dostupnost: | https://zir.nsk.hr/islandora/object/infri:1273 https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:195:128308 https://www.unirepository.svkri.uniri.hr/islandora/object/infri:1273 https://www.unirepository.svkri.uniri.hr/islandora/object/infri:1273/datastream/PDF |
| Rights: | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ ; info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Přístupové číslo: | edsbas.669DFDE9 |
| Databáze: | BASE |
Nájsť tento článok vo Web of Science | Abstrakt: | U diplomskom radu opisan je razvoj aplikacije koja služi za preporuku filmova korisnicima. Web aplikacija nudi preporuku filmova ovisno o odabranom prethodno ocjenjenom filmu. Razvijena je pomoću web framwork-a Django koji je zasnovan na Python programskom jeziku. Za prikaz korisničko sučelje i prikaz svih podataka korišteni su programski jezici za razvijanje web aplikacija, a to su HTML, CSS te Javascript. Za spremanje podataka i njihovo organiziranje koristi se PostgreSQL. Apache Spark se koristi za pripremu podataka prije strojnog učenja kako bi podaci bili potpuni, ispravni te u pravilnom formatu za odabranu metodu strojnog učenja. Strojno učenje odrađeno je putem Python programskog jezika za preporuku filmova, a koriste se metode „Content-Based filtering“ i „Collaborative filtering“. Podaci u filmovima prikupljaju se putem pozivanja API-ja stranice „The Movide DB“ koja ima razan izbor filmova sličan onome na „IMDB“ i nudi ocjenjivanje filmova. Dolaskom na web stranicu korisnika dočeka naslovna stranica gdje može pogledati razne trenutno popularne filmove gdje na prijavljen korisnik ima mogućnost samo pregled informacija o filmovima i njihov prosjek ocjena. Korisnik ima mogućnost prijave ili kreiranja novog korisničkog profila te kad se kreira novi profil, ima mogućnost ocjenjivanja filmova kako bi bilo moguće preporučiti filmove. Za izradu aplikacije korišten je API i IDE „Visual Studio Code“ zbog toga što je aplikacija lokalna pa nije potrebno korištenje ostalih servisa kao što je na primjer Amazon AWS za pohranu podataka i pokretanje Python skripta na dnevnoj bazi, što bi bilo potrebno da je aplikacija na uživo produkciji. |
|---|