Fugu-MT 論文翻訳(概要): Movie Recommendation using Web Crawling

論文の概要: Movie Recommendation using Web Crawling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10714v1
Date: Sat, 14 Dec 2024 06:56:46 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-17 13:53:57.984390
Title: Movie Recommendation using Web Crawling
Title（参考訳）: Webクローリングによる映画推薦
Authors: Pronit Raj, Chandrashekhar Kumar, Harshit Shekhar, Amit Kumar, Kritibas Paul, Debasish Jana,
Abstract要約: 本稿では,HTMLスクレイピング技術とAPIを用いた人気映画サイトからのリアルタイムデータの統合について検討する。また、静的なKaggleデータセットでトレーニングされたレコメンデーションシステムも組み込まれており、提案の妥当性と鮮度が向上している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.821917087370735
License:
Abstract: In today's digital world, streaming platforms offer a vast array of movies, making it hard for users to find content matching their preferences. This paper explores integrating real time data from popular movie websites using advanced HTML scraping techniques and APIs. It also incorporates a recommendation system trained on a static Kaggle dataset, enhancing the relevance and freshness of suggestions. By combining content based filtering, collaborative filtering, and a hybrid model, we create a system that utilizes both historical and real time data for more personalized suggestions. Our methodology shows that incorporating dynamic data not only boosts user satisfaction but also aligns recommendations with current viewing trends.
Abstract（参考訳）: 今日のデジタル世界では、ストリーミングプラットフォームは幅広い映画を提供しており、ユーザーが好みに合ったコンテンツを見つけるのが難しくなっています。本稿では,HTMLスクレイピング技術とAPIを用いた人気映画サイトからのリアルタイムデータの統合について検討する。また、静的なKaggleデータセットでトレーニングされたレコメンデーションシステムも組み込まれており、提案の妥当性と鮮度が向上している。コンテンツに基づくフィルタリング、協調フィルタリング、ハイブリッドモデルを組み合わせることで、よりパーソナライズされた提案のために、履歴データとリアルタイムデータの両方を利用するシステムを構築します。本手法は,ユーザの満足度を高めるだけでなく,現在の視聴傾向とレコメンデーションを一致させる。

関連論文リスト

Video Decomposition Prior: A Methodology to Decompose Videos into Layers [74.36790196133505]
本稿では,プロのビデオ編集の実践からインスピレーションを得た,VDP以前の新しいビデオ分解手法を提案する。 VDPフレームワークは、ビデオシーケンスを複数のRGBレイヤと関連する不透明度レベルに分解する。ビデオオブジェクトのセグメンテーション、デハジング、リライティングといったタスクに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-06T10:35:45Z)
Whats in a Video: Factorized Autoregressive Decoding for Online Dense Video Captioning [71.94122309290537]
ビデオの高密度キャプションを生成するための,効率的なオンライン手法を提案する。我々のモデルは、新しい自己回帰因子化復号化アーキテクチャを使用している。提案手法は,オフライン手法とオンライン手法の両方と比較して優れた性能を示し,計算コストを20%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-22T02:46:44Z)
Monolithic Hybrid Recommender System for Suggesting Relevant Movies [0.0]
本稿では,視聴映像のシーケンスと関連映画の視聴率を考慮した協調フィルタリングの2つの手法について考察する。用途に応じて様々な重みが設定される。この問題を解決するための文献と方法論のアプローチについて論じられた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-16T20:41:17Z)
Language-Model Prior Overcomes Cold-Start Items [14.370472820496802]
RecSysの成長は、デジタル化と、eコマースやビデオストリーミングなどの分野におけるパーソナライズされたコンテンツの必要性による。コンテンツベースのレコメンデータやハイブリッドメソッドといったコールドスタート問題の既存のソリューションは、アイテムメタデータを活用してアイテムの類似性を決定する。本稿では,言語モデル(LM)を用いて項目類似度を推定する,コールドスタートアイテムレコメンデーションのための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-13T22:45:52Z)
Network-Based Video Recommendation Using Viewing Patterns and Modularity Analysis: An Integrated Framework [1.2289361708127877]
本研究では、VODプラットフォームにおけるパーソナライゼーションを高めるために、視聴率などの暗黙のユーザデータとソーシャルネットワーク分析を組み合わせることによって、新しいアプローチを導入する。このシステムはドキュメンタリー中心のVODプラットフォームで評価され、4ヶ月で328人のユーザーを獲得した。その結果,クリックスルー率(CTR)が63%,ビューコンプリート率が24%,ユーザ満足度が17%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-24T12:45:02Z)
Mitigating Representation Bias in Action Recognition: Algorithms and Benchmarks [76.35271072704384]
ディープラーニングモデルは、稀なシーンやオブジェクトを持つビデオに適用すると、パフォーマンスが悪くなります。この問題にはアルゴリズムとデータセットの2つの異なる角度から対処する。偏りのある表現は、他のデータセットやタスクに転送するとより一般化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-20T00:30:35Z)
A Feature-space Multimodal Data Augmentation Technique for Text-video Retrieval [16.548016892117083]
近年,テキストビデオ検索手法が注目されている。データ拡張技術は、目に見えないテスト例のパフォーマンスを向上させるために導入された。特徴空間で機能し,意味的に類似したサンプルを混合して新しいビデオやキャプションを生成するマルチモーダルデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-03T14:05:20Z)
HighlightMe: Detecting Highlights from Human-Centric Videos [52.84233165201391]
我々は,人間中心のビデオからハイライト可能な抜粋を検出するために,ドメインとユーザに依存しないアプローチを提案する。本研究では,時空間グラフ畳み込みを用いたオートエンコーダネットワークを用いて,人間の活動やインタラクションを検出する。我々は,最先端の手法に比べて,人手によるハイライトのマッチングの平均精度が4～12%向上したことを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-05T01:18:15Z)
VPN: Video Provenance Network for Robust Content Attribution [72.12494245048504]
VPN - オンラインで共有されているビデオから出典情報を復元するコンテンツ属性手法を提案する。完全長あるいは切り離されたビデオクエリを用いて,このようなビデオのマッチングに頑健な検索埋め込みを学習する。一度ビデオクリップの信頼できるデータベースにマッチすると、そのクリップの出所に関する関連情報がユーザに提示される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-21T09:07:05Z)
Automatic Curation of Large-Scale Datasets for Audio-Visual Representation Learning [62.47593143542552]
本稿では,自動データセットキュレーションのためのサブセット最適化手法について述べる。本研究では,高視聴覚対応の映像を抽出し,自己監視モデルが自動的に構築されているにもかかわらず,既存のスケールのビデオデータセットと類似したダウンストリームパフォーマンスを達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-26T14:27:47Z)
Echo Chambers in Collaborative Filtering Based Recommendation Systems [1.5140493624413542]
我々は、MovieLensデータセットのユーザに対して協調フィルタリングアルゴリズムによって与えられるレコメンデーションをシミュレートする。システム生成レコメンデーションの長期曝露は、コンテンツの多様性を著しく低下させる。我々の研究は、これらのエコーチャンバが確立すれば、個々のユーザが自分の評価ベクトルのみを操作することで、突破するのは難しいことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-08T02:35:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。