Fogu, Gabriele
(2022)
SmartPantry - La dispensa intelligente.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in
Informatica [L-DM270]
Documenti full-text disponibili:
Abstract
SmartPantry `e un applicazione per Android che si pone come obiettivo quello
di rendere semplice e pratica la gestione virtuale delle dispense degli utenti.
Oltre a questo implementa un recommender system dedicato al suggerimento
di ricette adatte ai prodotti contenuti nella dispensa, per farlo l’algoritmo si
avvale della distanza di Damerau-Levenshtein per eseguire Natural Language
Processing in modo tale da interpretare gli ingredienti delle dispense degli
utenti e poterli mappare ad una collezione di ingredienti mantenuti in un
database remoto.
All’interno di questo elaborato andremo ad analizzare i dettagli di progetta�zione ed implementativi di SmartPantry e degli algoritmi che la sostengono
ponendo particolare attenzione agli aspetti qualitativi degli algoritmi di NLP
e raccomandazione raccogliendo dati sufficienti a trarre conclusioni oggettive
sulla precisione ed efficacia dei suddetti. Nell’ultimo capitolo vedremo come
nonostante la presenza di margini di miglioramento, come versione 1.0, gli
algoritmi abbiano restituito dei risultati pi`u che discreti
Abstract
SmartPantry `e un applicazione per Android che si pone come obiettivo quello
di rendere semplice e pratica la gestione virtuale delle dispense degli utenti.
Oltre a questo implementa un recommender system dedicato al suggerimento
di ricette adatte ai prodotti contenuti nella dispensa, per farlo l’algoritmo si
avvale della distanza di Damerau-Levenshtein per eseguire Natural Language
Processing in modo tale da interpretare gli ingredienti delle dispense degli
utenti e poterli mappare ad una collezione di ingredienti mantenuti in un
database remoto.
All’interno di questo elaborato andremo ad analizzare i dettagli di progetta�zione ed implementativi di SmartPantry e degli algoritmi che la sostengono
ponendo particolare attenzione agli aspetti qualitativi degli algoritmi di NLP
e raccomandazione raccogliendo dati sufficienti a trarre conclusioni oggettive
sulla precisione ed efficacia dei suddetti. Nell’ultimo capitolo vedremo come
nonostante la presenza di margini di miglioramento, come versione 1.0, gli
algoritmi abbiano restituito dei risultati pi`u che discreti
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Fogu, Gabriele
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Natural Language Processing,Recommender Systems,Android,Applicazione mobile
Data di discussione della Tesi
12 Ottobre 2022
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Fogu, Gabriele
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Natural Language Processing,Recommender Systems,Android,Applicazione mobile
Data di discussione della Tesi
12 Ottobre 2022
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