Розробка рекомендаційної системи для персоналізованого відбору кінематографічного контенту

Гончарова, К. С.

Публікація:
Розробка рекомендаційної системи для персоналізованого відбору кінематографічного контенту

dc.contributor.author	Гончарова, К. С.
dc.date.accessioned	2024-06-19T11:43:36Z
dc.date.available	2024-06-19T11:43:36Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	In the realm of digital media, recommendation systems play a critical role aimed at optimizing user interaction with extensive content catalogs, particularly movies and television programs. The fundamental basis of these systems is the application of machine learning methodologies and big data analytics, which allows for the aggregation and interpretation of complex sets of information, including users' iewing history, their preferences, and feedback, as well as the metadata of related content. These systems integrate several algorithmic approaches, such as collaborative filtering, content-oriented strategies, and hybrid models, to develop highly personalized recommendations. The importance of these systems in the modern media landscape lies in their ability to effectively navigate and personalize large volumes of content to meet the unique interests and preferences of the end user, thereby enhancing user satisfaction and their interaction with digital content.
dc.identifier.citation	Гончарова К. С. Розробка рекомендаційної системи для персоналізованого відбору кінематографічного контенту / К. С. Гончарова ; наук. керівник д-р техн. наук, проф. Л. О. Кіріченко // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16-18 квітня 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 7. – C. 186-187.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/27075
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	рекомендаційна система
dc.subject	рекурентна нейронна мережа
dc.title	Розробка рекомендаційної системи для персоналізованого відбору кінематографічного контенту
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication