Визначення залежностей вподобань клієнтів кіноіндустрії на основі моделей машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність теми. Кіноіндустрія - одна з провідних індустрій розваг, яка потребує інноваційних підходів для персоналізації користувацького досвіду. Використання моделей машинного навчання дозволяє створювати рекомендаційні системи, які враховують вподобання, поведінку та емоційні реакції глядачів, підвищуючи точність та релевантність рекомендацій.
Метою дослідження є визначення залежностей вподобань клієнтів кіноіндустрії шляхом застосування моделей машинного навчання для створення релевантних рекомендацій.
Завдання дослідження:
•Проаналізувати сучасні підходи до створення рекомендаційних систем;
•Розробити базу даних для зберігання вподобань споживачів;
•Обрати модель машинного навчання для аналізу вподобань;
•Реалізувати програмне середовище для рекомендаційної системи.
Об'єкт дослідження - процеси та технології, що забезпечують роботу рекомендаційних систем у кіноіндустрії.
Предмет дослідження - моделі машинного навчання, які аналізують вподобання користувачів та генерують персоналізовані рекомендації.
Методи дослідження. Аналіз тексту, методи машинного навчання (Спільна фільтрація, фільтрація основана на вмісті, гібридна фільтрація), математичні моделі для обчислення схожості між користувачами та фільмами.
Апробація результатів дисертації. Результати дослідження були представлені на XLVІ Міжнародній науковій та практичній конференції “Scientific Research in the Era of Digital Technologies: Challenges and Opportunities”, листопад 6-8, 2024, м. Барселона, Іспанія.
Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, п’ятьох розділів, висновків та списку використаних джерел. Обсяг роботи становить 101 сторінку, включаючи 34 рисунка, 26 таблиць та 43 джерела.
Опис
Програма реалізована на мові програмування Python. З використанням технологій таких, як Flask, Sklearn, Numpy, Pandas, MatPlotLib. Веб-застосунок використовується для побудови аналізу вподобань клієнтів і створювати якомога релевантні рекомендацій кіно з використанням машинного навчання.
Ключові слова
система рекомендацій, кіноіндустрія, машинне навчання, персоналізація, спільна фільтрація, фільтрація на основі вмісту, гібридна фільтрація
Бібліографічний опис
Золотько, В. В. Визначення залежностей вподобань клієнтів кіноіндустрії на основі моделей машинного навчання : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Золотько Вадим Валерійович. – Київ, 2024. – 101 с.