Fugu-MT 論文翻訳(概要): Content-based Recommendation Engine for Video Streaming Platform

論文の概要: Content-based Recommendation Engine for Video Streaming Platform

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08406v1
Date: Wed, 16 Aug 2023 14:50:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-17 13:03:42.280748
Title: Content-based Recommendation Engine for Video Streaming Platform
Title（参考訳）: ビデオストリーミングプラットフォームのためのコンテンツベースレコメンデーションエンジン
Authors: Puskal Khadka and Prabhav Lamichhane
Abstract要約: 本稿では,コンテンツに基づく推薦エンジンを提案する。 TF-IDFテキストベクトル化法を用いて文書中の単語の関連性を決定する。次に、それらの間のコサイン類似性を計算することにより、各内容間の類似性を見出す。
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: Recommendation engine suggest content, product or services to the user by using machine learning algorithm. This paper proposed a content-based recommendation engine for providing video suggestion to the user based on their previous interests and choices. We will use TF-IDF text vectorization method to determine the relevance of words in a document. Then we will find out the similarity between each content by calculating cosine similarity between them. Finally, engine will recommend videos to the users based on the obtained similarity score value. In addition, we will measure the engine's performance by computing precision, recall, and F1 core of the proposed system.
Abstract（参考訳）: 推奨エンジンは、機械学習アルゴリズムを使用してコンテンツ、製品、サービスをユーザに提案する。本稿では,コンテンツに基づく推薦エンジンを提案する。 TF-IDFテキストベクトル化法を用いて文書中の単語の関連性を決定する。そして,それらの間のコサイン類似性を計算することにより,各コンテンツ間の類似性を見出す。最後に、engineは、得られた類似度スコア値に基づいて、ユーザにビデオを推奨する。さらに,提案システムの精度,リコール,F1コアの計算により,エンジンの性能を計測する。

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