dc.contributor.advisor | Τσιχριντζής, Γεώργιος | |
dc.contributor.author | Ρενιέρης, Χαράλαμπος | |
dc.date.accessioned | 2018-09-12T07:03:24Z | |
dc.date.available | 2018-09-12T07:03:24Z | |
dc.date.issued | 2018-08-10 | |
dc.identifier.uri | https://dione.lib.unipi.gr/xmlui/handle/unipi/11381 | |
dc.description.abstract | Ο σκοπός της διπλωματικής εργασίας είναι η κατασκευή αλγορίθμου ο οποίος θα μπορεί να βρίσκει την πιθανή βαθμολογία κάποιου χρήστη μιας ιστοσελίδας αξιολόγησης προϊόντων, βάση διάφορων παραγόντων όπως τις πραγματικές βαθμολογίες των φίλων του και τον βαθμό συσχέτισης μεταξύ χρηστών ανεξάρτητα αν έχουν σχέση φιλίας. Με τον τρόπο αυτό μπορούμε να εξετάσουμε τις προτιμήσεις κάποιου χρήστη, να κατηγοριοποιήσουμε τους χρήστες σε μεγάλες ομάδες χρηστών με υψηλό βαθμό συσχέτισης καθώς και να κάνουμε πιο σωστές προτάσεις προϊόντων ή δραστηριοτήτων στους χρήστες.
Συγκεκριμένα, χρειάστηκε η κατασκευή ενός εργαλείου που να παίρνει τα δεδομένα που χρειαζόμαστε από την ιστοσελίδα που επιλέξαμε και στη συνέχεια να τα καταχωρίζει στη βάση δεδομένων. Η ιστοσελίδα που επιλέξαμε και πληροί τις προϋποθέσεις της ερευνάς μας είναι η https://www.goodreads.com/ . Η σελίδα αυτή φιλοξενεί ένα παγκόσμιο κατάλογο βιβλίων. Οι εγγεγραμμένοι χρήστες της μπορούν να επιλέξουν τα βιβλία που έχουν διαβάσει και να τα βαθμολογήσουν, να επιλέξουν τα βιβλία που θα ήθελαν να διαβάσουν και μπορούν να γίνουν φίλοι με άλλους χρήστες. Καλύπτοντας λοιπόν τα τρία βασικά στοιχεία που χρειάζονταν για την εκπόνηση της έρευνας αυτής, προϊόν, βαθμολογία και σχέση φιλίας, επιλέχθηκε η σελίδα αυτή.
Η παρούσα εργασία αρχικά παρουσιάζει τον τρόπο που χρησιμοποιήθηκε ώστε να πάρουμε τα δεδομένα που χρειαζόμαστε για την έρευνα και την εφαρμογή δύο αλγορίθμων πάνω στα δεδομένα αυτά. | el |
dc.format.extent | 39 | el |
dc.language.iso | el | el |
dc.publisher | Πανεπιστήμιο Πειραιώς | el |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Διεθνές | * |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Διεθνές | * |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Διεθνές | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.title | Γραφοθεωρητικές μέθοδοι κοινωνικής σύστασης | el |
dc.title.alternative | Social recommendation: a graph – based approach | el |
dc.type | Master Thesis | el |
dc.contributor.department | Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών. Τμήμα Πληροφορικής | el |
dc.description.abstractEN | The scope of this thesis is the development of an algorithm which can find the possible rating that a user of a rating website would give to a product, depending on various factors such as the real given ratings of the user’s friends and the correlation value between the users whether they are friends or not. With this method, we can look into the preferences of a user, to group the user into bigger users’ groups with a higher correlation value as also to do more correct product or activities suggestions to users.
Specifically, the development of a tool which can provide us with the data that we would need from the website that we have selected and then submit the data into our database, was necessary. The website that we have selected and fulfills the requirements of our research is https://www.goodreads.com/ . This website hosts a global books catalogue. The registered users of this website can select the books that they have read and rate them, they can select the books that they would like to read and they can become friends with other users. So, by covering the three main requirements needed for the realization of this research, list of products, ratings and friendship, this website was selected.
The present thesis, initially, presents the way – tool used in order to collect the data needed for the research and the development and application of two algorithms to the collected data. | el |
dc.contributor.master | Πληροφορική | el |
dc.subject.keyword | Εκτίμηση άγνωστης βαθμολογίας | el |
dc.subject.keyword | Αλγόριθμοι | el |
dc.subject.keyword | Βάσεις δεδομένων | el |
dc.subject.keyword | Επεξεργασία δεδομένων | el |
dc.subject.keyword | Αξιολόγηση | el |
dc.date.defense | 2018-06-19 | |