Priporočilni sistem v grafni podatkovni bazi

V diplomskem delu je predstavljen priporocilni sistem, ki je implementiran s pomocjo grafnih podatkovnih baz. Sistem za priporocanje si prizadeva predvideti oceno, ki bi jo uporabnik dal elementu, oziroma predvideti, kateri elementi bi zanimali uporabnika. Poznamo vec algoritmov priporocanja. Pomembnejsi pristopi so: s sodelovanjem, vsebinsko in hibridno priporocanje. Grafne podatkovne baze so zaradi svojega podatkovnega modela se posebej primerne za taksne sisteme. Njihov najvidnejsi predstavnik je Neo4j. Na osnovi sistema Neo4j smo razvili priporocilni sistem za priporocanje filmov (na podlagi podatkov GroupLens) in ga nadgradili s spletno aplikacijo. Uporabili smo priporocanje s sodelovanjem in vsebinsko priporocanje. Rezultate aplikacije smo primerjali z rezultati orodja Surprise in ugotovili, da sta vrednosti MAE in RMSE podobni, ce uporabimo enak algoritem.