Hybrid recommender for virtual art compositions with video sentiments analysis

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorKuchuk, Heorhii
dc.contributor.authorKuliahin, Andrii
dc.date.accessioned2024-03-17T20:04:39Z
dc.date.available2024-03-17T20:04:39Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractTopicality. Recent studies confirm the growing trend to implement emotional feedback and sentiment analysis to improve the performance of recommender systems. In this way, a deeper personalization and current emotional relevance of the user experience is ensured. The subject of study in the article is a hybrid recommender system with a component of video sentiment analysis. The purpose of the article is to investigate the possibilities of improving the effectiveness of the results of the hybrid recommender system of virtual art compositions by implementing a component of video sentiment analysis. Used methods: matrix factorization methods, collaborative filtering method, content-based method, knowledgebased method, video sentiment analysis method. The following results were obtained. A new model has been created that combines a hybrid recommender system and a video sentiment analysis component. The average absolute error of the system has been significantly reduced. Added system reaction to emotional feedback in the context of user interaction with virtual art compositions. Conclusion. Thus, the system can not only select the most suitable virtual art compositions, but also create adaptive and dynamic content, which will increase user satisfaction and improve the immersive aspects of the system. A promising direction of further research may be the addition of a subsystem with a generative neural network, which will create new virtual art compositions based on the conclusions of the developed recommendation system.
dc.description.abstractАктуальність. Останні дослідження підтверджують зростаючу тенденцію до впровадження емоційного фідбеку та аналізу настроїв для покращення результатів рекомендаційних систем. Таким чином забезпечується більш глибока індивідуалізація та поточна емоційна відповідність користувацького досвіду. Предметом вивчення в статті є гібридна рекомендаційна система з компонентом аналізу сентиментів на відео. Метою статті є дослідження можливостей покращення ефективності результатів гібридної рекомендаційної системи віртуальних арт-композицій шляхом впровадження компонента аналізу сентиментів на відео. Використані методи: метод матричної факторизації, метод колаборативної фільтрації, метод на основі контенту, метод на основі знань, метод аналізу сентиментів на відео. Отримано наступні результати. Створено нову модель, що поєднує гібридну рекомендаційну систему та компонент аналізу сентиментів на відео. Суттєво знижено середню абсолютну помилку системи. Додано реакцію системи на емоційний фідбек в контексті взаємодії користувача з віртуальними арт-композиціями. Висновок. Таким чином, система може не лише підбирати найбільш підходящі віртуальні арткомпозиції, але й створювати адаптивний та динамічний контент, що дозволить підвищити задоволеність користувачів та покращити аспекти імерсивності системи. Перспективним напрямком подальших досліджень може бути додавання підсистеми з генеративною нейронною мережею, яка на основі висновків розробленої рекомендаційної системи буде створювати нові віртуальні арт-композиції.
dc.identifier.citationKuchuk H. Hybrid recommender for virtual art compositions with video sentiments analysis / H. Kuchuk, A. Kuliahin // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2024. – Т. 8, № 1. – С. 70-79.
dc.identifier.doidoi.org/10.20998/2522-9052.2024.1.09
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2862-438X
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-7465-351X
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/75676
dc.language.isoen
dc.publisherНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
dc.subjecthybrid recommender system
dc.subjectcollaborative filtering
dc.subjectmatrix factorization
dc.subjectconvolutional neural network
dc.subjectemotional feedback
dc.subjectvideo sentiment analysis
dc.subjectгібридна рекомендаційна система
dc.subjectколаборативна фільтрація
dc.subjectматрична факторизація
dc.subjectзгорткова нейронна мережа
dc.subjectемоційний фідбек
dc.subjectаналіз сентиментів на відео
dc.titleHybrid recommender for virtual art compositions with video sentiments analysis
dc.title.alternativeГібридна рекомендаційна система для віртуальних арт-композицій з аналізом настроїв на відео
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
AIS_2024_8_1_Kuchuk_Hybrid.pdf
Розмір:
953.35 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

2024 № 1 Сучасні інформаційні системи