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Abstract
In questa tesi è stato progettato e implementato un sistema di raccomandazione per video digitali con l'obiettivo di andare a suggerire agli utilizzatori di una famosa Indoor Bike quali siano i video allenamenti più inerenti ai loro gusti e abitudini.
Per la realizzazione di questa tesi è stato necessario comprendere il dominio applicativo aziendale, studiare lo stato dell'arte dei sistemi di raccomandazioni, valutare gli strumenti a disposizione ed infine implementare l'intera architettura.
Il sistema è sviluppato in-cloud e utilizza strumenti come: BigQuery, Google Cloud Functions, Aws Personalize e Aws Lambda
Abstract
In questa tesi è stato progettato e implementato un sistema di raccomandazione per video digitali con l'obiettivo di andare a suggerire agli utilizzatori di una famosa Indoor Bike quali siano i video allenamenti più inerenti ai loro gusti e abitudini.
Per la realizzazione di questa tesi è stato necessario comprendere il dominio applicativo aziendale, studiare lo stato dell'arte dei sistemi di raccomandazioni, valutare gli strumenti a disposizione ed infine implementare l'intera architettura.
Il sistema è sviluppato in-cloud e utilizza strumenti come: BigQuery, Google Cloud Functions, Aws Personalize e Aws Lambda
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Borficchia, Davide
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
aws Personalize,bigquery,aws lambda,sistemi di raccomandazione,recommender system
Data di discussione della Tesi
19 Marzo 2020
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Borficchia, Davide
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
aws Personalize,bigquery,aws lambda,sistemi di raccomandazione,recommender system
Data di discussione della Tesi
19 Marzo 2020
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