Βελτίωση αλγορίθμων παραγωγής προτάσεων πολλαπλών κριτηρίων που βασίζονται στο συνεργατικό φιλτράρισμα

Η συγκεκριμένη πτυχιακή είναι μια επέκταση της πτυχιακής της Γ. Μπουρτσουκλή (2014), στην οποία υλοποιήθηκε ένας αλγόριθμος πρόβλεψης βαθμολογιών για την αξιολόγηση αντικειμένων βάσει πολλαπλών κριτηρίων, με σκοπό την πρότασή τους στους χρήστες, ανάλογα με τις προτιμήσεις τους. Σκοπός της υλοποίησης ήταν η αξιολόγηση και η σύγκριση του αλγορίθμου με δύο άλλους γνωστούς αλγόριθμους που χρησιμοποιούνται ευρέως. Η πτυχιακή αυτή επικεντρώνεται σε δύο σημεία για να βελτιώσει τα αποτελέσματα του αρχικού αλγορίθμου. Πρώτον, γίνεται τροποποίηση της μεθόδου της γραμμικής παλινδρόμησης που χρησιμοποιείται για τον υπολογισμό της βαρύτητας που δίνουν οι χρήστες στα διάφορα κριτήρια αξιολόγησης με σκοπό την βελτίωση των αποτελεσμάτων της και την αντιμετώπιση των περιορισμών της. Επιπλέον, αντιμετωπίζεται το πρόβλημα της διαχείρισης μεγαλύτερου πλήθους χρηστών μέσω της χρήσης του αλγορίθμου προσεγγιστικής εύρεσης κοντινότερων γειτόνων LSH (locality sensitive hashing), ο οποίος επιτυγχάνει τη μείωση των διαστάσεων του προβλήματος και τη βελτίωση της πολυπλοκότητας. Τέλος υλοποιούνται ορισμένες μετρικές αξιολόγησης με σκοπό τη σύγκριση του αλγορίθμου ως προς την αποτελεσματικότητα και τον χρόνο σε σχέση με δύο γνωστούς αλγόριθμους, τον Decomposing Multi Criteria και τον Weighted Slope One, αλλά και με τον αρχικό αλγόριθμοThis thesis is an extension of G. Bourtsoukli’s thesis (2014), which implemented a rating prediction algorithm to evaluate items according to multiple criteria, in order to recommend these items to the users according to their preferences. This thesis focuses on two aspects to improve the results of the algorithm. First, a modification of the method of linear regression which is used to calculate the weights assigned by the users to each criterion is proposed in order to improve its results and overcome its limitations. Furthermore, the problem of handling a larger number of users is faced by using an algorithm which finds approximate nearest neighbors by LSH (locality sensitive hashing). LSH achieves the reduction of the dimensions of the problem and improves time and space complexity. Last but not least, the modified algorithm is evaluated and compared with regard to its effectiveness and performance with two other popular algorithms, the Decomposing Multi Criteria and Weighted Slope One, as well as the initial algorith