Інтелектуальна система рекомендацій для вибору фільмів на основі аналізу уподобань

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є створення застосунку, який аналізуватиме вподобання користувачів, історію переглядів фільмів та пропонуватиме рекомендації на основі алгоритмів машинного навчання. Користувачі зможуть авторизуватися та переглядати індивідуальні рекомендації. У ході виконання кваліфікаційної роботи було створено застосунок, який аналізує оцінені та переглянуті користувачем фільми, рекомендуючи на основі цих даних схожі кінострічки. Проведено порівняння методів рекомендації із визначенням переваг та недоліків кожного з них. Підготовка набору даних була виконана використовуючи мову Python та представлений сайтом TMDB власний API. Тренування моделей та збір даних було виконано у середовищі Jupyter Notebook. Серверна частина була написана на Python та фреймворку Flask API. Це було зроблено для кращої взаємодії з моделями. Клієнтська частина створена завдяки використанню бібліотеки ReactJS, яка забезпечує використання HTML та CSS разом з мовою Javascript.