Система рекомендацій фільмів по моделі «PERMA»

Магістерська робота обсягом 95 сторінок має 20 рисунків, 2 таблиці, 2 додатки та 10 джерел. Завданням роботи є розробка рекомендаційної системи для фільмів на основі моделі PERMA. Обєктом дослідження є дані про фільм, субтитри з фільму, а також набір даних моделі PERMA. Предметом дослідження є застосування алгоритму статистичного навчання до даних, які характеризують фільм. Мета роботи полягає в розробці новітнього методу рекомендацій фільмів на основі вмісту фільмів та емоційної окраски мови персонажів. Методами дослідження є обробка великих даних, NLP, рекурентні нейронні мережі, статистичні моделі, Python, Numpy, Pandas, Tableau Дана робота – це результат новітнього підходу до створення рекомендацій фільмів, який узагальнює сучасні знання про психологію, машинне навчання, методів залучення та утримання клієнтів. Створена модель вбудована в розширення сервісу MEGOGO та може покращити інтерактивність клієнта та сервіса. Даний метод може бути використаний не тільки для рекомендацій фільмів, книг чи музики. Застосовувати модель можна до будь яких предметних областей, де обєктом є послідовності, та, таким чином, оцінювати емоційну окраску цих послідовностей. Master's work in 95 pages has 20 images, 2 tables, 2 attachments and 10 sources. The task of the work is to develop a recommendation system for films based on the PERMA model. The object of the investigation is the metadata about movies, subtitles of movies, and the set of data for the PERMA model. The subject of the investigation is the applying of the algorithm of statistical training to the data characterizing the film. The purpose of the work is to develop the film recommendation method based on the content of films and the sentiment of the characters' language. Investigation methods are processing large data, NLP, recurrent neural networks, statistical models, Python, Numpy, Pandas, Tableau. This work is a result of the latest approach to the creation of film recommendations, which summarizes latest knowledge about psychology, machine learning, methods of attracting and retaining clients. The created model is built into the extension of the MEGOGO service and can improve customer-service interactivity. This method can be used not only for the recommendations of movies, books or music. The model can be applied to any areas where the subject is a sequence, and thus, to assess the sentiment of these sequences.