Alleviation of Cold Start in Movie Recommendation Systems using Sentiment Analysis of Multi-Modal Social Networks
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 184
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JACET-6-4_005
تاریخ نمایه سازی: 5 دی 1400
چکیده مقاله:
The movie recommendation systems are always faced with the new movie cold start problem. Nowadays, social media platform such as Twitter is considered as a rich source of information in various domains, like movies, motivated us to exploit Twitter's content to tackle the movie cold start problem. In this study, we propose a hybrid movie recommendation method utilizing microblogs, movie features, and sentiment lexicon to reduce the effect of data sparsity. For this purpose, first, the movie features are extracted from the Internet Movie Database (IMDB), and the average IMDB score is calculated during the ۷-days opening of the movie. Second, the related tweets of the movie and the cast are retrieved by the Twitter API. Third, the polarity of tweets and the public’s feeling towards the target movie is extracted using sentiment lexicon analysis. Finally, the results of the three previous steps are integrated, and the prediction is obtained. Our results are compared with the sales volume of the target movie in ۷-days opening, which is available in the Mojo Box office. In addition to the real-world benchmarking, we performed extensive experiments to demonstrate the accuracy and effectiveness of our proposed approach in comparison with the other state-of-the-art methods.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mehrnaz Mirhasani
Computer Engineering Department, Central Tehran Branch, Islamic Azad University,
Reza Ravanmehr
Computer Engineering Department, Central Tehran Branch, Islamic Azad University,
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :