論文の概要: Comprehensive Movie Recommendation System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12463v1
- Date: Thu, 23 Dec 2021 11:02:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-24 16:24:45.238621
- Title: Comprehensive Movie Recommendation System
- Title（参考訳）: 総合的な映画レコメンデーションシステム
- Authors: Hrisav Bhowmick, Ananda Chatterjee, and Jaydip Sen
- Abstract要約: 本稿では、Genre, Pearson correlation Coefficient, Cosine similarity, KNN-based, Content-Based Filteringに基づく完全な映画レコメンデーションシステムのプロトタイプを実装した。
また,ジャンルに基づく映画のクラスタ構築に機械学習技術を適用した新しいアイデアを提案する。
グループレンズのWebサイトには、9742本の映画に100836のレーティングと3683のタグアプリケーションがある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A recommender system, also known as a recommendation system, is a type of
information filtering system that attempts to forecast a user's rating or
preference for an item. This article designs and implements a complete movie
recommendation system prototype based on the Genre, Pearson Correlation
Coefficient, Cosine Similarity, KNN-Based, Content-Based Filtering using TFIDF
and SVD, Collaborative Filtering using TFIDF and SVD, Surprise Library based
recommendation system technology. Apart from that in this paper, we present a
novel idea that applies machine learning techniques to construct a cluster for
the movie based on genres and then observes the inertia value number of
clusters were defined. The constraints of the approaches discussed in this work
have been described, as well as how one strategy overcomes the disadvantages of
another. The whole work has been done on the dataset Movie Lens present at the
group lens website which contains 100836 ratings and 3683 tag applications
across 9742 movies. These data were created by 610 users between March 29,
1996, and September 24, 2018.
- Abstract（参考訳）: レコメンデータシステムは、レコメンデーションシステムとしても知られ、あるアイテムに対するユーザーの評価や好みを予測しようとする情報フィルタリングシステムの一種である。
本稿では,TFIDF と SVD を用いたコンテンツベースフィルタリング,TFIDF と SVD を用いた協調フィルタリング,サプライズライブラリベースのレコメンデーションシステム技術,Genre, Pearson correlation Coefficient, Cosine similarity, KNN-based, Content-based Filtering, TFIDF と SVD をベースとした完全な映画レコメンデーションシステムのプロトタイプを設計,実装する。
そこで,本論文では,ジャンルに基づく映画のためのクラスタを構築するために機械学習手法を適用し,クラスタの慣性値数を定義した新しいアイデアを提案する。
この研究で議論されたアプローチの制約と、ある戦略が別の戦略の欠点を克服する方法が述べられている。
この研究は、9742本の映画にまたがる100836のレーティングと3683のタグアプリケーションを含む、グループレンズのウェブサイトにあるデータセットの映画レンズで完了した。
これらのデータは1996年3月29日から2018年9月24日まで、610人のユーザーが作成した。
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