منصة الرسائل والاطاريح: التنبؤ بتفضيلات المستخدمين للأفلام وتزويد التوصيات بالاعتماد على طريقة هجينة مقترحة

الخلاصة

مع زيادة شعبية منصات البث الرقمي في جميع أنحاء العالم ، أصبحت مجموعة كبيرة من الأفلام متاحة بسهولة للعرض. على الرغم من أن هناك الآلاف للاختيار من بينها ، فإن تضييقهم بناءً على الاهتمام الشخصي يمكن أن يكون مشكلة. تتم معالجة هذه المشكلة من خلال أنظمة توصية الأفلام وتقديم توصيات مخصصة للمستخدمين. تعتمد أنظمة التوصية بالأفلام التقليدية في الغالب على أساليب فردية مثل التصفية التعاونية أو التصفية القائمة على المحتوى. شكلا التصفية التعاونية هما التصفية التعاونية القائمة على المستخدم والتصفية التعاونية القائمة على العناصر. ومع ذلك، هناك أيضًا قيود مرتبطة بتقنيات التصفية هذه. تعاني التصفية التعاونية من مشكلة (البداية الباردة) للمستخدمين الجدد والمحتويات الجديدة، في حين أن التصفية القائمة على المحتوى لا تقدم توصيات متنوعة كافية. لذلك، تهدف هذه الأطروحة إلى تعزيز أنظمة التوصية بالأفلام باستخدام مزيج من التصفية التعاونية والتصفية القائمة على المحتوى. يشير هذا إلى أنه من خلال تحليل تفضيلات المستخدم (أي أذواقه لمختلف الأفلام أو الشخصيات أو مخرجي الأفلام) والسمات المختلفة للفيلم أو الفيلم، سيكون النظام المقترح (أي المقترح) قادرًا على تقديم توصيات مخصصة للمستخدمين . تقترح هذه الأطروحة نظام توصية هجين يعتمد على نقاط القوة في التصفية التعاونية والمبنية على المحتوى. من أجل التحايل على المشكلات في كل نهج، يدمج النظام المقترح إمكانية التصفية التعاونية لاكتشاف الأفراد ذوي الأذواق المحبوبة وإمكانية التصفية القائمة على المحتوى في مراجعة خصائص الفيلم. بهذه الطريقة يحصل كل من المستخدمين الجدد والقدامى على توصيات مختلفة ومناسبة للأفلام في جميع الأوقات. يتم تقييم فعالية النظام الهجين المقترح باستخدام مجموعتي بيانات شائعتين: MovieLens 100K وMovieLens 20M. هذه النتائج مشجعة حيث أن مجموعة بيانات MovieLens-100K تحتوي على MAE يبلغ 0.79 وRMSE يبلغ 0.92 بينما تحتوي مجموعة بيانات MovieLens 20M على MAE يبلغ 0.8. توضح هذه الإحصائيات مدى دقة نظام التوصية من خلال مطابقة تفضيلات المستخدم وسجل العرض. . تظهر هذه النتائج أنها أداة مفيدة للغاية لتقديم توصيات دقيقة ومتنوعة تعمل على تحسين تجربة المستخدم والتغلب على تحديات الثقافة الحديثة الغنية بالمحتوى الرقمي