Система рекомендацій фільмів по моделі «PERMA»

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТерещенко, Іван Миколайович
dc.contributor.authorБочок, Максим Вікторович
dc.date.accessioned2019-04-16T13:25:20Z
dc.date.available2019-04-16T13:25:20Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenMaster's work in 95 pages has 20 images, 2 tables, 2 attachments and 10 sources. The task of the work is to develop a recommendation system for films based on the PERMA model. The object of the investigation is the metadata about movies, subtitles of movies, and the set of data for the PERMA model. The subject of the investigation is the applying of the algorithm of statistical training to the data characterizing the film. The purpose of the work is to develop the film recommendation method based on the content of films and the sentiment of the characters' language. Investigation methods are processing large data, NLP, recurrent neural networks, statistical models, Python, Numpy, Pandas, Tableau. This work is a result of the latest approach to the creation of film recommendations, which summarizes latest knowledge about psychology, machine learning, methods of attracting and retaining clients. The created model is built into the extension of the MEGOGO service and can improve customer-service interactivity. This method can be used not only for the recommendations of movies, books or music. The model can be applied to any areas where the subject is a sequence, and thus, to assess the sentiment of these sequences.uk
dc.description.abstractukМагістерська робота обсягом 95 сторінок має 20 рисунків, 2 таблиці, 2 додатки та 10 джерел. Завданням роботи є розробка рекомендаційної системи для фільмів на основі моделі PERMA. Обєктом дослідження є дані про фільм, субтитри з фільму, а також набір даних моделі PERMA. Предметом дослідження є застосування алгоритму статистичного навчання до даних, які характеризують фільм. Мета роботи полягає в розробці новітнього методу рекомендацій фільмів на основі вмісту фільмів та емоційної окраски мови персонажів. Методами дослідження є обробка великих даних, NLP, рекурентні нейронні мережі, статистичні моделі, Python, Numpy, Pandas, Tableau Дана робота – це результат новітнього підходу до створення рекомендацій фільмів, який узагальнює сучасні знання про психологію, машинне навчання, методів залучення та утримання клієнтів. Створена модель вбудована в розширення сервісу MEGOGO та може покращити інтерактивність клієнта та сервіса. Даний метод може бути використаний не тільки для рекомендацій фільмів, книг чи музики. Застосовувати модель можна до будь яких предметних областей, де обєктом є послідовності, та, таким чином, оцінювати емоційну окраску цих послідовностей.uk
dc.format.page112 с.uk
dc.identifier.citationБочок, М. В. Система рекомендацій фільмів по моделі «PERMA» : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Бочок Максим Вікторович. – Київ, 2018. – 112 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/27249
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectрекомендаційна системаuk
dc.subjectфільмиuk
dc.subjectлінгвістична модельuk
dc.subjectаналіз емоційної окраскиuk
dc.subjectрекурентна нейронна мережаuk
dc.subjectNLPuk
dc.subjectсофт-максuk
dc.subjectстатистична модельuk
dc.subjectrecommendation systemuk
dc.subjectfilmsuk
dc.subjectlinguistic modeluk
dc.subjectsentiment analysisuk
dc.subjectrecurrent neural networkuk
dc.subjectsoftmaxuk
dc.subjectstatistical modeluk
dc.subject.udc51-77uk
dc.titleСистема рекомендацій фільмів по моделі «PERMA»uk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 2 з 2
Ескіз
Назва:
Bochok_magistr.pdf
Розмір:
25.33 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
5.11 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІБ)
Магістерські роботи