Побудова рекомендаційної системи фільмів з урахуванням вподобань користувачів та мета-інформації про фільм
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 82 с., 22 рис., 7 табл., 2 додатки, 17 джерел
Об’єктом дослідження є платформи та сервіси для перегляду фільмів і серіалів з можливістю персоналізованих рекомендацій. Предметом дослідження є алгоритми рекомендацій, їхні методи та можливість оптимізації. Метою роботи є дослідження побудови рекомендаційних систем, найефективніших підходів до роботи з різними обсягами даних, та реалізація власної рекомендаційної системи. У роботі розглянуто сучасні підходи до побудови рекомендаційних систем, реалізовано модель колаборативної фільтрації за допомогою алгоритму SVD та контентну модель на основі векторного представлення фільмів із використанням TF-IDF. Запропоновано метод поєднання результатів моделей у вигляді гібридної системи. Система тестувалася на наборі даних MovieLens ml-latest-small. Для оцінки якості побудованих моделей використано метрики RMSE та MAE. Програмну реалізацію виконано мовою Python. Методологія дослідження базується на застосуванні методів машинного навчання, аналізу латентних факторів, обробки текстових даних. Практичне значення роботи полягає у створенні універсального та розширюваного підходу до побудови рекомендаційних систем, який поєднує сильні сторони різних підходів — точність колаборативної фільтрації та гнучкість контентного аналізу. Отримані результати можуть бути використані для впровадження в стримінгові сервіси.
Опис
Ключові слова
рекомендаційна система, програмна реалізація, контентна фільтрація, колаборативна фільтрація, прогнозування, машинне навчання, матрична факторизація
Бібліографічний опис
Дроздов, Н. А. Побудова рекомендаційної системи фільмів з урахуванням вподобань користувачів та мета-інформації про фільм : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Дроздов Нікіта Андрійович. – Київ, 2025. – 82 с.