Bewertung von Graphdatenbanksystemen durch den Entwurf und die Implementierung eines Filmempfehlungssystems

Evaluation of Graphdatabases by designing and implementing a Movie Recommendation Engine

URL
Dokumentart: Bachelor Thesis
Institut: Department Informatik
Sprache: Deutsch
Erstellungsjahr: 2019
Publikationsdatum:
SWD-Schlagwörter: Empfehlungssystem
DDC-Sachgruppe: Informatik

Kurzfassung auf Deutsch:

Diese Bachelorarbeit vergleicht die Graphdatenbankmanagementsysteme (DBMS) Neo4j, OrientDB und ArangoDB anhand eines selbstentworfenen Filmempfehlungssystems, das die Konzepte der inhaltsbasierten und kollaborativen Empfehlung umsetzt. Dazu werden Daten von MovieLens benutzt, die Filme und deren Genres, Themen, und Bewertungen beinhalten. Das Ergebnis dieses Vergleichs ist, dass Neo4j in den wichtigsten Kategorien die besten Resultate erzielt hat, ArangoDB beim Datenimport, Speicherbedarf und bei der Benutzerkapazität überzeugte, aber ansonsten die schlechtesten Berechnungszeiten hatte, und OrientDB immer schlechter als Neo4j war.

Kurzfassung auf Englisch:

This thesis compares the graph-database management systems (DBMS) Neo4j, OrientDB, and ArangoDB, based on a movie recommendation engine that uses both concepts of content-based and collaborative filtering. To do this, the data was taken from MovieLens. This dataset includes the movies and their genres, themes and ratings. The result of this comparison is that Neo4j showed the best results in the most relevant categories. ArangoDB showed the biggest user capacity, needed the least storage space and had the fastest import speed, but otherwise needed the longest time for the calculations. Neo4j always outperformed OrientDB.

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