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영화 추천 시스템에 대한 충분한 콘텐츠가 이미 있습니다. 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 찾느라 많은 시간을 낭비하지 않도록 영화 추천을 보여주는 것이 중요합니다. 따라서 영화 추천 시스템은 사용자 맞춤형 영화 추천을 받는 데 중요한 역할을 합니다. 인터넷에서 많은 검색을 하고 여러 연구 논문을 참고한 결과, 콘텐츠 기반 필터링으로 만든 추천이 단일 텍스트를 벡터로 변환하는 기술과 벡터 간 유사성을 찾는 단일 기술을 사용하고 있음을 알게 되었습니다. 이번 연구에서는 여러 텍스트를 벡터로 변환하는 기술을 사용하고 여러 알고리즘의 결과를 조작하여 최종 추천 목록을 얻었습니다. 이것은 콘텐츠 기반 필터링 기법만을 사용하는 하이브리드 접근법으로 생각할 수 있습니다.
Brij Nandan (금요일)은 이 질문을 연구했습니다.