Dissertação
{en_GB=Movie Recommendation based on User Interests} {} EVALUATED
{pt=Neste documento é proposto um sistema de recomendação, onde os interesses específicos dos utilizadores são tidos em conta, para determinar as recomendações. Os interesses são determinados usando um Self-organazing map, por cada utilizador, em vez de utilizar apenas um para agrupar os utilizadores. O sistema combina avaliações e descrições dos filmes, originando um Sistema de recomendação com filtragem híbrida, que utiliza filtragem colaborativa e filtragem baseada em conteúdo. Duas métricas de similaridade são propostas para conseguir produzir a filtragem híbrida. Para avaliar o sistema, será apresentada uma comparação de todas as experiências realizadas utilizando o MovieLens-100k dataset, na qual se inclui a avaliação do processo de identificação das entidades e avaliação da precisão de todas as soluções propostas para Sistema de recomendação., en=In this document a movie recommendation system is proposed, where users specific interests are taken into account to determine recommendations. The interests are identified by a Self-organizing map (SOM), for each user, instead of one SOM clustering users into groups. The system combines movie ratings and descriptions, leading to a hybrid filtering recommendation system, which uses both collaborative and content-based filtering. Two similarity metrics were proposed to achieve the hybrid filtering algorithm. In order to evaluate the proposed system, we provide the comparative results of a set of experiments based on the MovieLens-100k dataset, which include the evaluation of the Entity identifier process and accuracy evaluation of all Recommendation systems variations we have tested. Our system provided good accuracy results and is a viable solution to be used as Recommendation system.}
novembro 18, 2014, 9:30
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Orientação
