Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorЛишак, А. М.uk
dc.contributor.authorКрилик, Л. В.uk
dc.date.accessioned2024-04-30T07:18:06Z
dc.date.available2024-04-30T07:18:06Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationЛишак А. М., Крилик Л. В. Перспективи розробки програмного модуля підбору фільмів. Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/20577.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41778
dc.description.abstractСучасний ринок кінопродукції та стрімінгових сервісів пропонує неймовірну кількість фільмів та серіалів, що робить вибір конкретного продукту складним завданням для користувача. Ефективний інструмент підбору допоможе спростити цей процес, забезпечивши швидкий доступ до бажаного контенту. Основна мета полягає у створенні інтуїтивно зрозумілого, ефективного та персоналізованого інструменту, який зможе враховувати не тільки жанрові уподобання, але й емоційний стан користувача, актуальні культурні тренди та соціальнодемографічні характеристики. Розробка такого програмного модуля вимагає глибокого аналізу великих даних, що включає в себе оцінки фільмів, відгуки та рекомендації, а також розробку комплексного алгоритму, здатного адаптуватися та вчитися на основі зворотного зв'язку від користувача.uk
dc.description.abstractThe modern market of film products and streaming services offers an incredible number of movies and TV series, which makes choosing a specific product a difficult task for the user. An effective selection tool will help simplify this process by providing quick access to the desired content. The main goal is to create an intuitive, efficient, and personalized tool that can take into account not only genre preferences but also the user's emotional state, current cultural trends, and socio-demographic characteristics. The development of such a module requires in-depth analysis of big data, including movie ratings, reviews, and recommendations, as well as the development of a complex algorithm that can adapt and learn based on user feedback.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/20577
dc.subjectпрограмний модульuk
dc.subjectвеб-розробкаuk
dc.subjectмобільні додаткиuk
dc.subjectфільмиuk
dc.subjectprogram moduleuk
dc.subjectweb developmentuk
dc.subjectmobile applicationsuk
dc.subjectmoviesuk
dc.titleПерспективи розробки програмного модуля підбору фільмівuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.4
dc.relation.referencesAdomavicius G. New Recommendation Techniques for Multicriteria Rating Systems [Electronic resource] / Gediminas Adomavicius, YoungOk Kwon // IEEE Intelligent Systems. 2007. V. 22(3). P. 4855. Mode of access: https://doi.org/10.1109/mis.2007.58 (date of access: 01.03.2024). Title from screen. 2. Konstan J. A. Recommender systems: from algorithms to user experience [Electronic resource] / Joseph A. Konstan, John Riedl // User Modeling and User-Adapted Interaction. 2012. V. 22. P. 101123. Mode of access: : https://doi.org/10.1007/s11257011-9112-x (date of access: 01.03.2024). Title from screen.
dc.relation.referencesFander [ ] // Mauris: IT-. : https://ua.mauris.info/project/fander ( : 01.03.2024). .
dc.relation.referencesLetterboxd Your life in film [ ] // Letterboxd Social film discovery. : https://letterboxd.com ( : 01.03.2024). .
dc.relation.referencesIMDb: Ratings, Reviews, and Where to Watch the Best Movies & TV Shows [ ] // IMDb. : https://www.imdb.com ( : 12.03.2024). .


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію