<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=95140"><dc:title>Hibridni priporočilni sistem za izposojo knjig v sistemu COBISS</dc:title><dc:creator>Svenšek,	Rene	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Strnad,	Damjan	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Borovič,	Mladen	(Komentor)
	</dc:creator><dc:creator>Krajnc,	Andrej	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>hibridni priporočilni sistem</dc:subject><dc:subject>knjižnični sistem</dc:subject><dc:subject>sodelovalno filtriranje</dc:subject><dc:subject>vsebinsko filtriranje</dc:subject><dc:subject>obdelava naravnega jezika</dc:subject><dc:description>V magistrskem delu obravnavamo razvoj in primerjavo različnih pristopov priporočilnih sistemov na področju knjižničnih sistemov. Najprej so predstavljeni teoretična izhodišča, uporabljene tehnologije in obdelava podatkov, ki so služili kot podlaga za implementacijo. V nadaljevanju so razviti in analizirani štirje pristopi: sodelovalno filtriranje, vsebinsko filtriranje ter mešani in kaskadni hibridni pristop. Eksperimentalni del temelji na vrednotenju z uporabo metrik HR@K, MRR@K in NDCG@K. Rezultati kažejo, da hibridni pristopi presegajo osnovne metode. Med njimi se je kot najbolj učinkovit izkazal kaskadni hibridni model, ki najbolje združuje prednosti obeh osnovnih tehnik in se prilagaja značilnostim knjižničnih podatkov.</dc:description><dc:publisher>[R. Svenšek]</dc:publisher><dc:date>2025</dc:date><dc:date>2025-09-05 14:18:34</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>95140</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>