View in EDS

Apache Spark: Izrada web aplikacije za pružanje personaliziranih preporuka filmova ; Apache Spark: Building a web application for personalized movie recommendations

Saved in:
Bibliographic Details
Title: Apache Spark: Izrada web aplikacije za pružanje personaliziranih preporuka filmova ; Apache Spark: Building a web application for personalized movie recommendations
Authors: Senković, Ivan
Contributors: Jakšić, Danijela, Stančin, Kristian
Publisher Information: Sveučilište u Rijeci. Fakultet informatike i digitalnih tehnologija.
University of Rijeka. Faculty of Informatics and Digital Technologies.
Publication Year: 2024
Collection: Repository of the University of Rijeka
Subject Terms: 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
Description: 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.
Document Type: master thesis
File Description: application/pdf
Language: Croatian
Relation: https://www.unirepository.svkri.uniri.hr/islandora/object/infri:1273; https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:195:128308; https://www.unirepository.svkri.uniri.hr/islandora/object/infri:1273/datastream/PDF
Availability: https://www.unirepository.svkri.uniri.hr/islandora/object/infri:1273
https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:195:128308
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
Accession Number: edsbas.71089709
Database: BASE
Description
Abstract: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.