Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transforming Movie Recommendations with Advanced Machine Learning: A Study of NMF, SVD,and K-Means Clustering

論文の概要: Transforming Movie Recommendations with Advanced Machine Learning: A Study of NMF, SVD,and K-Means Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08916v1
Date: Fri, 12 Jul 2024 01:26:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-16 01:16:30.420329
Title: Transforming Movie Recommendations with Advanced Machine Learning: A Study of NMF, SVD,and K-Means Clustering
Title（参考訳）: 高度な機械学習による映画推薦の変換:NMF,SVD,K-Meansクラスタリングの検討
Authors: Yubing Yan, Camille Moreau, Zhuoyue Wang, Wenhan Fan, Chengqian Fu,
Abstract要約: 本研究では,様々な機械学習技術を用いて,ロバストな映画レコメンデーションシステムを開発する。主な目的は、パーソナライズされた映画レコメンデーションを提供することでユーザーエクスペリエンスを向上させることである。
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: This study develops a robust movie recommendation system using various machine learning techniques, including Non- Negative Matrix Factorization (NMF), Truncated Singular Value Decomposition (SVD), and K-Means clustering. The primary objective is to enhance user experience by providing personalized movie recommendations. The research encompasses data preprocessing, model training, and evaluation, highlighting the efficacy of the employed methods. Results indicate that the proposed system achieves high accuracy and relevance in recommendations, making significant contributions to the field of recommendations systems.
Abstract（参考訳）: 本研究では,Non-Negative Matrix Factorization (NMF),Trncated Singular Value Decomposition (SVD),K-Means Clusteringなどの機械学習技術を用いて,ロバストな映画推薦システムを開発した。主な目的は、パーソナライズされた映画レコメンデーションを提供することでユーザーエクスペリエンスを向上させることである。この研究は、データ前処理、モデルトレーニング、評価を含み、採用手法の有効性を強調している。その結果,提案システムはレコメンデーションの精度と妥当性が高く,レコメンデーションシステムの分野に多大な貢献をしていることがわかった。

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