prikaz prve stranice dokumenta Sustavi preporuka glazbe prema sadržaju
  Preuzmi
PDF 1.29 MB
diplomski rad
Sustavi preporuka glazbe prema sadržaju
2024. urn:nbn:hr:166:122377
Klarin, Danijel
Sveučilište u Splitu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Odjel za informatiku

Citirajte ovaj rad

Klarin, D. (2024). Sustavi preporuka glazbe prema sadržaju (Diplomski rad). Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:122377

Klarin, Danijel. "Sustavi preporuka glazbe prema sadržaju." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:122377

Klarin, Danijel. "Sustavi preporuka glazbe prema sadržaju." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:122377

Klarin, D. (2024). 'Sustavi preporuka glazbe prema sadržaju', Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 17.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:122377

Klarin D. Sustavi preporuka glazbe prema sadržaju [Diplomski rad]. Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2024 [pristupljeno 17.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:122377

D. Klarin, "Sustavi preporuka glazbe prema sadržaju", Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Split, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:122377

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:122377
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovSustavi preporuka glazbe prema sadržaju
Naslov (engleski)Music content-based recommendation systems
AutorDanijel Klarin
MentorSaša Mladenović (mentor)
Član povjerenstvaSaša Mladenović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDivna Krpan (član povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Zaharija (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Splitu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Odjel za informatiku)
Split
Datum i država obrane2024-04-12, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom diplomskom radu korišteni su algoritmi strojnog učenja – k-NN, K-Means i DBSCAN u sustavu preporuka prema sadržaju na primjerima pjesama. Korišten je skup podataka istrugan s vlastito kreiranog popisa pjesama sa glazbenog servisa Spotify. Korištene su tehnike pri obradi podataka: min-max skaliranje i dimenzioniranje uz pomoć algoritama PCA i t-SNE. Kod k-NN provedeni su testovi uz različite udaljenosti, algoritme pretraživanja i vremensku komponentu, dok su kod K-Means i DBSCAN algoritma korišteni testovi svojstveni za nenadzirano učenje. Sve kako bi se ocijenilo koji algoritmi, tehnike i parametri dovode do najboljih rezultata preporuke.
Sažetak (engleski)
In this master's thesis, machine learning algorithms - k-NN, K-Means, and DBSCAN - were used in a content-based recommendation system using examples of songs. The dataset was extracted from a self-created list of songs from the Spotify music service. Data processing techniques included min-max scaling and dimensionality reduction using PCA and t-SNE algorithms. For k-NN, tests were conducted with different distances, search algorithms, and a time component, while for K-Means and DBSCAN algorithms, tests specific to unsupervised learning were used. All in order to evaluate which algorithms, techniques, and parameters lead to the best recommendation results.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:166:122377
Studijski programNaziv: Podatkovna znanost i inženjerstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a magistar/magistra podatkovne znanosti i inženjerstva (univ. mag. dat. sci. et ing.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-05-03 13:12:29