Content-based Recommendation Engine for Video Streaming Platform

要約

レコメンデーション エンジンは、機械学習アルゴリズムを使用してユーザーにコンテンツ、製品、サービスを提案します。
この論文では、ユーザーの以前の興味や選択に基づいてビデオの提案を提供するコンテンツベースの推奨エンジンを提案しました。
TF-IDF テキスト ベクトル化手法を使用して、ドキュメント内の単語の関連性を判断します。
次に、コンテンツ間のコサイン類似度を計算することで、各コンテンツ間の類似性を見つけます。
最後に、エンジンは取得した類似性スコア値に基づいてユーザーに動画を推奨します。
さらに、提案されたシステムの精度、リコール、F1 コアを計算することでエンジンの性能を測定します。

要約(オリジナル)

Recommendation engine suggest content, product or services to the user by using machine learning algorithm. This paper proposed a content-based recommendation engine for providing video suggestion to the user based on their previous interests and choices. We will use TF-IDF text vectorization method to determine the relevance of words in a document. Then we will find out the similarity between each content by calculating cosine similarity between them. Finally, engine will recommend videos to the users based on the obtained similarity score value. In addition, we will measure the engine’s performance by computing precision, recall, and F1 core of the proposed system.

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