Розмір шрифта:
ПРОГРАМНИЙ МОДУЛЬ ДЛЯ ПІДБОРУ ФІЛЬМІВ
Остання редакція: 2026-05-22
Анотація
У роботі розглядається розробка програмного модуля для підбору фільмів. Основна увага приділяється
проблемі вибору фільмів серед великої кількості доступного мультимедійного контенту. Проаналізовано
підходи до формування рекомендацій на основі характеристик фільмів, критеріїв пошуку. Запропоновано
модуль, який отримує дані про фільми із зовнішнього сервісу, порівнює їх із вибраними параметрами та формує
список відповідних результатів. У програмі передбачено вибір жанру, року випуску, мінімального рейтингу та
способу сортування, а також відображення основної інформації про фільми, короткого опису і постерів.
Розробка спрямована на скорочення часу пошуку фільмів та підвищення зручності вибору контенту для
користувача.
SOFTWARE MODULE FOR SELECTING FILMS
Abstract :
The work deals with the development of a software module for selecting films. The main focus is on the problem of
selecting movies from the large amount of available multimedia content. Approaches to the formation of recommendations
based on the characteristics of films, search criteria were analyzed. A module was proposed that receives data about
films from an external service, compares them with the selected parameters and forms a list of relevant results. The
program provides the choice of genre, year of release, minimum rating and sorting method, as well as displaying basic
information about films, a brief description and posters. The development is aimed at reducing the time of searching for
movies and increasing the convenience of content selection for the user.
проблемі вибору фільмів серед великої кількості доступного мультимедійного контенту. Проаналізовано
підходи до формування рекомендацій на основі характеристик фільмів, критеріїв пошуку. Запропоновано
модуль, який отримує дані про фільми із зовнішнього сервісу, порівнює їх із вибраними параметрами та формує
список відповідних результатів. У програмі передбачено вибір жанру, року випуску, мінімального рейтингу та
способу сортування, а також відображення основної інформації про фільми, короткого опису і постерів.
Розробка спрямована на скорочення часу пошуку фільмів та підвищення зручності вибору контенту для
користувача.
SOFTWARE MODULE FOR SELECTING FILMS
Abstract :
The work deals with the development of a software module for selecting films. The main focus is on the problem of
selecting movies from the large amount of available multimedia content. Approaches to the formation of recommendations
based on the characteristics of films, search criteria were analyzed. A module was proposed that receives data about
films from an external service, compares them with the selected parameters and forms a list of relevant results. The
program provides the choice of genre, year of release, minimum rating and sorting method, as well as displaying basic
information about films, a brief description and posters. The development is aimed at reducing the time of searching for
movies and increasing the convenience of content selection for the user.
Ключові слова
програмний модуль; фільми; рекомендаційні системи; фільтрація; контент; пошук; сортування; користувач; параметри; software module; movies; recommender systems; filtering; content; search; sorting; user; parameters.
Посилання
Jayalakshmi S., Ganesh N., Čep R., Senthil Murugan J. Movie Recommender Systems: Concepts, Methods, Challenges,
and Future Directions. Electronics. 2022. Vol. 11, No. 4. Article 490. URL: https://doi.org/10.3390/electronics11040490
Konstan J. A., Riedl J. Recommender systems: from algorithms to user experience. User Modeling and User-Adapted
Interaction. 2012. Vol. 22. P. 101-123. URL: https://doi.org/10.1007/s11257-011-9112-x
Isinkaye F. O., Folajimi Y. O., Ojokoh B. A. Recommendation systems: Principles, methods and evaluation. Egyptian
Informatics Journal. 2015. Vol. 16, No. 3. P. 261-273. URL: https://doi.org/10.1016/j.eij.2015.06.005
Widiyaningtyas T., Hidayah I., Adji T. B. User profile correlation-based similarity algorithm in movie recommendation
system. Journal of Big Data. 2021. Vol. 8. Article 52. URL: https://doi.org/10.1186/s40537-021-00425-x
and Future Directions. Electronics. 2022. Vol. 11, No. 4. Article 490. URL: https://doi.org/10.3390/electronics11040490
Konstan J. A., Riedl J. Recommender systems: from algorithms to user experience. User Modeling and User-Adapted
Interaction. 2012. Vol. 22. P. 101-123. URL: https://doi.org/10.1007/s11257-011-9112-x
Isinkaye F. O., Folajimi Y. O., Ojokoh B. A. Recommendation systems: Principles, methods and evaluation. Egyptian
Informatics Journal. 2015. Vol. 16, No. 3. P. 261-273. URL: https://doi.org/10.1016/j.eij.2015.06.005
Widiyaningtyas T., Hidayah I., Adji T. B. User profile correlation-based similarity algorithm in movie recommendation
system. Journal of Big Data. 2021. Vol. 8. Article 52. URL: https://doi.org/10.1186/s40537-021-00425-x
Повний текст:
PDF