Інтелектуальний портал з рекомендованою системою підбору кінофільмів

Abstract

У нашому суспільстві інформація стала ключовим та дорогоцінним ресурсом. Обсяги доступної інформації зростають надто швидко, перевищуючи можливості людського сприйняття та обробки. Задача виділення важливого та цікавого від надлишкового стає надто важкою, особливо в умовах величезної кількості інформації в Інтернеті. Люди часто втрачаються в цьому потоці та важко знаходять те, що їм справді необхідно. Це твердження особливо актуальне для новинних агентств, інтернет-магазинів, платформ розміщення рекламних оголошень та інших організацій. Всі ці структури зацікавлені в отриманні більше інформації про своїх користувачів, з метою задовольняння їхніх інтересів і збільшення власного прибутку та популярності. З ростом кількості подій у повсякденному житті людини важко встигнути слідкувати за всім, що може бути цікавим. У такій ситуації вирішенням проблеми може бути створення спеціалізованої системи, яка аналізує та відображає об'єкти, відповідно до індивідуальних інтересів користувача. Така система пропонуватиме об'єкти на підставі дій користувача, допомагаючи ефективно використовувати час і уникати непотрібного пошуку. Для веб-платформ це відкриває можливість надавати персоналізований контент своїм користувачам. В онлайн середовищі, насиченому безліччю можливостей, важливо використовувати фільтрацію, встановлювати пріоритети та ефективно постачати відповідну інформацію, з метою спрощення проблеми інформаційного перевантаження, що може бути проблемою для численних користувачів Інтернету. Проблему цю успішно вирішують рекомендаційні системи, які вміло переглядають обсяги динамічної інформації для забезпечення персоналізованого вмісту та послуг користувачам. Рекомендаційні системи – це фільтруючі системи інформації, які ефективно вирішують проблему перевантаження інформацією, виділяючи ключовий контент з обширної маси динамічно генерованої інформації, з урахуванням вподобань, інтересів чи попередньої поведінки користувача. Рекомендаційна система може передбачати вибір користувача, здатність визначити, чи буде конкретний користувач зацікавлений у певному товарі, на основі його профілю. л Рекомендаційні системи є вигідними як для постачальників послуг, так і для користувачів. Вони спрощують процес пошуку і відбору товарів в інтернет-магазинах. Ці системи також підтверджено покращують якість прийняття рішень. У наукових бібліотеках рекомендаційні системи допомагають користувачам розширювати область пошуку поза каталогами. л Систему рекомендацій визначають як стратегію прийняття рішень для користувачів у складних інформаційних середовищах. Крім того, систему рекомендацій охарактеризовано як інструмент в електронній комерції, який допомагає користувачам шукати в записах знань, пов'язаних із їхніми інтересами та уподобаннями. Система рекомендацій також визначається як засіб підтримки та посилення соціального процесу за допомогою рекомендацій інших осіб для прийняття рішень у випадках, коли власних знань чи досвіду недостатньо. Системи рекомендацій успішно вирішують проблему перевантаження інформацією, що зазвичай виникає для користувачів, надаючи їм персоналізований та ексклюзивний контент та рекомендації щодо обслуговування. В останні роки було розроблено різні підходи до побудови систем рекомендацій, включаючи спільну фільтрацію, фільтрацію на основі вмісту та гібридні методи. Техніка колаборативної фільтрації є найбільш зрілою та широко використовуваною. Даний проект присвячено дослідженню та розробці методів побудови рекомендаційних систем. Основною метою роботи є створення рекомендаційної системи для фільмів, що ґрунтується на аналізі тегів та особистих вподобань користувачів. Для досягнення цієї мети виконано обширний аналіз існуючих підходів до розробки систем, які здатні передбачати та пропонувати рекомендації. Крім того, розроблено додаток із вбудованою системою рекомендацій, який є актуальним та інноваційним.