• Home
  • Advanced Search
  • Directory of Libraries
  • About lib.ir
  • Contact Us
  • History
  • ورود / ثبت نام

عنوان
A Movie Recommender System Using Hybrid Ensemble Learning Method

پدید آورنده
Mohammed Qadir Hassan ,Qadir Hassan,

موضوع
Recommender System, Ensemble learning, clustering methods, MovieLens dataset,: سیستم توصیه‌گر ، یادگیری گروه، روش های خوشه بندی، مجموعه داده های MovieLens

رده

کتابخانه
University of Tabriz Library, Documentation and Publication Center

محل استقرار
استان: East Azarbaijan ـ شهر: Tabriz

University of Tabriz Library, Documentation and Publication Center

تماس با کتابخانه : 04133294120-04133294118

NATIONAL BIBLIOGRAPHY NUMBER

Number
T25659

LANGUAGE OF THE ITEM

.Language of Text, Soundtrack etc
انگلیسی

TITLE AND STATEMENT OF RESPONSIBILITY

Title Proper
A Movie Recommender System Using Hybrid Ensemble Learning Method
General Material Designation
Dissertation
First Statement of Responsibility
Mohammed Qadir Hassan

.PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC

Name of Publisher, Distributor, etc.
Tabriz
Date of Publication, Distribution, etc.
1400

PHYSICAL DESCRIPTION

Specific Material Designation and Extent of Item
69p
Other Physical Details
cd

DISSERTATION (THESIS) NOTE

Dissertation or thesis details and type of degree
Master's
Discipline of degree
Electrical and Computer Engineering
Date of degree
1400/06/31
Body granting the degree
Tabriz

SUMMARY OR ABSTRACT

Text of Note
Recommender System (RS) is an important technology to help users to choose the right resources. Actually they have recently become so popular and are developing rapidly. RS use various sources of information to predict and recommend items to users. In this research, we have Proposed a method to perform movie recommendations using k-means clustering algorithm and then applying Adaboost and LSBoost algorithms to fulfill Ensemble Learning algorithm. We have also predicted the amount of classification error. MovieLens dataset was used to evaluate the proposed system and the criterion for evaluating the classification error is MSE. Moreover the k-Fold and the MSE criterions were used to evaluate the Ensemble Learning classification. The results show that among two suggested Ensemble Learning Algorithms, namely Adaboost and LSBoost, the LSBoost algorithm has lead to a lower error value equal to 0.0019 and finally has a better performance in movie recommendation. This results finally were compared with two other classification methods, namely KNN and Discriminant, which show that the error of the proposed model is considerably lower and it outperforms them
Text of Note
سیستم توصیه گر (RS) یک فناوری مهم است که به کاربران در انتخاب منابع مناسب کمک می کند. در واقع آنها اخیراً بسیار محبوب شده اند و به سرعت در حال توسعه هستند. RS از منابع مختلف اطلاعات برای پیش بینی و توصیه موارد به کاربران استفاده می کند. در این تحقیق ، ما روشی را برای انجام توصیه های فیلم با استفاده از الگوریتم خوشه بندی k-means و سپس استفاده از الگوریتم های Adaboost و LSBoost برای انجام الگوریتم یادگیری گروهی پیشنهاد کرده ایم. ما همچنین میزان خطای طبقه بندی را پیش بینی کرده ایم. مجموعه داده MovieLens برای ارزیابی سیستم پیشنهادی مورد استفاده قرار گرفت و معیار ارزیابی خطای طبقه بندی MSE است. علاوه بر این از معیارهای k-Fold و MSE برای ارزیابی طبقه بندی یادگیری گروهی استفاده شد. نتایج نشان می دهد که از بین دو الگوریتم یادگیری گروهی ، یعنی Adaboost و LSBoost ، الگوریتم LSBoost منجر به خطای کمتری برابر 0.0019 و در نهایت عملکرد بهتر در توصیه فیلم شده است. این نتایج در نهایت با دو روش طبقه بندی دیگر به نام KNN و Discriminant مقایسه شد که نشان می دهد خطای مدل پیشنهادی به میزان قابل توجهی کمتر است و از آنها بهتر عمل می کند.

OTHER VARIANT TITLES

Variant Title
طراحی یک سیستم توصیه‌گر فیلم با استفاده از روش ترکیبی یادگیری گروهی

UNCONTROLLED SUBJECT TERMS

Subject Term
Recommender System, Ensemble learning, clustering methods, MovieLens dataset
Subject Term
: سیستم توصیه‌گر ، یادگیری گروه، روش های خوشه بندی، مجموعه داده های MovieLens

PERSONAL NAME - PRIMARY RESPONSIBILITY

Entry Element
Qadir Hassan,
Part of Name Other than Entry Element
Mohammed
Relator Code
Producer

PERSONAL NAME - SECONDARY RESPONSIBILITY

Entry Element
Feizi-Derakhshi
Entry Element
Pashazadeh
Part of Name Other than Entry Element
Mohammad-Reza
Part of Name Other than Entry Element
Saeid
Relator Code
Thesis advisor
Relator Code
Consulting advisor

CORPORATE BODY NAME - SECONDARY RESPONSIBILITY

Entry Element
Tabriz

ORIGINATING SOURCE

Country
ایران
Agency
Central library of tabriz
Date of Transaction
20220312

LOCATION AND CALL NUMBER

Call Number
ارشد پایاننامه QA76 .Q23 1400

ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS

Electronic name
 مطالعه متن کتاب 

e

TL
276903

a
Y

Proposal/Bug Report

Warning! Enter The Information Carefully
Send Cancel
This website is managed by Dar Al-Hadith Scientific-Cultural Institute and Computer Research Center of Islamic Sciences (also known as Noor)
Libraries are responsible for the validity of information, and the spiritual rights of information are reserved for them
Best Searcher - The 5th Digital Media Festival