Система колективних рекомендацій на основі аналізу користувацьких вподобань на прикладі вибору кінематографічного контенту
Ключові слова:
рекомендаційна система, колаборативна фільтрація, групові рекомендації, агрегація вподобань, косинусна схожість, кінематографічний контентАнотація
У кваліфікаційній (бакалаврській) роботі досліджено й систематизовано підходи до побудови рекомендаційних систем кінематографічного контенту, орієнтованих на колективний вибір. Розроблено векторне представлення фільмів і профілів користувачів у багатовимірному просторі ознак, формалізовано п'ять методів агрегації групових уподобань (середнє арифметичне, мінімальне незадоволення, максимальне задоволення, зважена агрегація та запропонована опукла комбінована стратегія) та сформульовано метрики оцінки якості й справедливості отриманих рекомендацій. На основі запропонованих моделей реалізовано клієнт-серверну систему «CineOpt», що складається з мобільного Android-клієнта та серверної частини мовою Kotlin з інтеграцією до сервісу The Movie Database (TMDB).
