Дослідження та аналіз алгоритмів машинного навчання для персоналізованих рекомендацій фільмів в Android додатку

Abstract

В сучасному світі користувачі мають доступ до величезної кількості контенту. Відеоплатформи, стрімінгові служби та онлайн-кінотеатри надають сотні тисяч фільмів і серіалів для перегляду. Існуюча інформаційна переповненість і безліч контенту на відеоплатформах та в стрімінгових службах роблять вибір фільмів для перегляду важким завданням. Оскільки на сьогодні в більшості людей є Android смартфон, можливість швидко отримати персональні рекомендації фільмів з власного телефону є надзвичайно корисною. Це допомагає зекономити час і виконати вибір із значною точністю, що відповідає інтересам користувача. Ця робота спрямована на дослідження та аналіз різних алгоритмів машинного навчання з метою забезпечення більш точних та ефективних рекомендацій для користувачів.

In today's world, users have access to a huge amount of content. Video platforms, streaming services and online cinemas provide hundreds of thousands of movies and series to watch. The current information overload and abundance of content on video platforms and streaming services make choosing movies to watch a difficult task. With most people owning an Android smartphone these days, being able to quickly get personalized movie recommendations from your phone is extremely useful. This helps to save time and make selections with great accuracy that suit the user's interests. This work aims to investigate and compare different machine learning algorithms in order to provide more accurate and effective recommendations for users.