Development of a personalized content recommendation system for streaming platform based on user behavior analysis

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorHuskova, V. H.
dc.contributor.authorAliiev, Ramin Nazirovich
dc.date.accessioned2024-09-19T09:10:02Z
dc.date.available2024-09-19T09:10:02Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractThesis: 101 pages, 18 tables, 26 figures, 1 appendix, 27 sources. The object of research is the process of creating a recommendation system for selecting movies on a streaming platform. The subject of research is the methods and algorithms used to create content personalization systems. The aim of the work is to investigate methods and algorithms for building recommendations and increasing their efficiency, and to integrate the selected algorithm into a movie recommendation application. The relevance of this work is associated with the need to predict user preferences based on data collected from their interactions and feedback. The research involves analyzing the problem of developing a recommendation system and predicting user preferences, justifying the use of specific methods, tools, and development environments, preparing and analyzing the initial dataset, preprocessing raw data, developing mathematical models for the recommendation problem, implementing the solution, and analyzing the results obtained. Experiments and comparisons with existing approaches are conducted to evaluate the effectiveness of the developed recommendation system. The results of the experiments demonstrate the advantages of the developed movie recommendation system for the streaming platform.
dc.description.abstractotherДипломна робота: 101 с., 18 табл., 26 рис., 1 додаток, 27 джерел. Об'єкт дослідження – процес створення рекомендаційної системи для вибору фільмів на стирмінговій платформі. Предмет дослідження – методи та алгоритми, які використовуються для створення систем персоналізації контенту. Мета роботи – дослідження методів та алгоритмів для побудови рекомендацій та підвищення їх ефективності, а також подальша інтеграція обраного алгоритму в додаток для рекомендацій фільмів. Актуальність роботи пов'язана з необхідністю прогнозування уподобань користувачів на основі даних, зібраних з їх взаємодій та відгуків. У дослідженні аналізується проблема розробки рекомендаційної системи та прогнозування уподобань користувачів, обґрунтовується використання конкретних методів, інструментів та середовищ розробки, проводиться підготовка та аналіз початкового набору даних, попередня обробка сирих даних, розробка математичних моделей для задачі рекомендації, реалізація рішення та аналіз отриманих результатів. Для оцінки ефективності розробленої рекомендаційної системи проводяться експерименти та порівняння з існуючими підходами. Результати експериментів демонструють переваги розробленої системи рекомендацій для фільмів на стрімінговій платформі.
dc.format.extent101 p.
dc.identifier.citationAliiev, R. N. Development of a personalized content recommendation system streaming platform based on user behavior analysis : Diploma work ... bachelor's degree : 122 «Computer sciences» / Aliiev Ramin Nazirovich. - Kyiv, 2024. - 101 p.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69055
dc.language.isoen
dc.publisherIgor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute
dc.publisher.placeKyiv
dc.subjectrecommendation system
dc.subjectmachine learning
dc.subjectcollaborative filtering
dc.subjectstreaming platforms
dc.subjectрекомендаційна система
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectколабораційна фільтрація
dc.subjectстримінгові платформи
dc.titleDevelopment of a personalized content recommendation system for streaming platform based on user behavior analysis
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Aliiev_bakalavr.pdf
Розмір:
1.68 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи