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Netflix est une entreprise mondiale de divertissement de premier plan avec plus de 247 millions de clients payants qui peuvent accéder à des séries télévisées, des films et des jeux dans plus de 190 pays. De nombreuses langues et genres sont proposés pour le contenu. Autant qu'ils le souhaitent, quand et où ils le souhaitent, les participants sont libres de modifier leurs plans et de jouer, mettre en pause et reprendre leur visionnage. Avec la croissance exponentielle du contenu sur des plateformes de streaming comme Netflix, les utilisateurs sont souvent confrontés au défi de trouver des films pertinents et agréables. Le problème de "Cold-Start" est un problème de système de recommandation dans lequel les nouveaux utilisateurs ou articles disposent de peu de données, rendant difficile la fourniture de recommandations appropriées. En réponse, cet article propose un système de recommandation de films basé sur les données, adapté à Netflix. En tirant parti des techniques d'apprentissage automatique, des préférences des utilisateurs et des données historiques, le modèle vise à améliorer l'expérience utilisateur en fournissant des recommandations de films personnalisées. Cette étude explore des algorithmes tels que le filtrage collaboratif, le filtrage basé sur le contenu et des modèles hybrides pour obtenir des recommandations de films précises et efficaces. Alors que le filtrage basé sur le contenu utilise les caractéristiques des articles pour suggérer des émissions ou des films qu'un utilisateur a déjà appréciés, le filtrage collaboratif examine le comportement et les préférences des utilisateurs pour produire des suggestions. Même avec des données insuffisantes, le système peut fournir des recommandations plus précises pour les nouveaux utilisateurs ou articles en combinant diverses approches. En faisant des recommandations basées à la fois sur les caractéristiques des articles et sur le comportement des utilisateurs, cette approche hybride contribue à réduire le problème du démarrage à froid.
Bhavani et al. (Mon,) ont étudié cette question.