Título
[en] COMPARATIVE STUDY OF MOVIE RECOMMENDATION ALGORITHMS
Título
[pt] ESTUDO COMPARATIVO DE ALGORITMOS DE SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO DE FILMES
Autor
[pt] PEDRO CHAMBERLAIN MATOS
Vocabulário
[pt] CINEMA
Vocabulário
[pt] MACHINE LEARNING
Vocabulário
[pt] PYTHON
Vocabulário
[pt] SISTEMAS DE RECOMENDACAO
Vocabulário
[pt] FILTRAGEM COLABORATIVA
Vocabulário
[en] MOVIE
Vocabulário
[en] MACHINE LEARNING
Vocabulário
[en] PYTHON
Vocabulário
[en] RECOMMENDER SYSTEMS
Vocabulário
[en] COLLABORATIVE FILTERING
Resumo
[pt] Recomendações personalizadas de séries e filmes são um aspecto importante dos serviços
online de streaming. Esse projeto teve como principal objetivo a implementação e avaliação de
algoritmos utilizados por sistemas de recomendação de filmes. Foram analisados quatro
métodos de sistemas de recomendação, dois de filtragem colaborativa e dois de filtragem
baseada em conteúdo. Além da análise do resultado desses métodos, foi elaborado um novo
método híbrido que utilizou de dois métodos analisados anteriormente, um de filtragem
colaborativa baseada na fatoração de matrizes pela decomposição em valores singulares
(SVD) e a filtragem baseada em conteúdo utilizando um cálculo de similaridade entre filmes
por suas informações textuais. O novo método foi implementado e analisado, apresentando
resultados superiores a todas as abordagens anteriores. Os dados de avaliação se basearam
em notas de filmes dadas por usuários da plataforma MovieLens.
Resumo
[en] Personalized recommendations for series and movies are an important aspect of online
streaming services. This project s objective was to implement and evaluate a series of
algorithms used by movie recommendation systems. Four recommendation algorithms were
analyzed, two by method of collaborative filtering and two by method of content-based filtering.
In addition to the analysis of these, a new hybrid method was developed using two of the priorly
analyzed algorithms: a collaborative filtering algorithm based on matrix factorization by singular
value decomposition (SVD) and a content-based filtering algorithm using a similarity calculation
of textual information between movies. The new method was implemented and analyzed,
exhibiting better results than all previous methods. The evaluation data was based on movie
ratings given by users of the MovieLens social platform.
Orientador(es)
MARCO SERPA MOLINARO
Catalogação
2022-03-03
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
Idioma(s)
PORTUGUÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57546@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57546@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.57546
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