Resumen

La recomendación de películas en entornos móviles es de vital importancia para los usuarios de dispositivos móviles. Realiza una agregación exhaustiva de las preferencias, reseñas y emociones de los usuarios para ayudarles a encontrar películas adecuadas de manera conveniente. Sin embargo, requiere tanto precisión como oportunidad. En este documento, se propone un marco de recomendación de películas basado en un modelo de recomendación híbrido y análisis de sentimientos en la plataforma Spark para mejorar la precisión y oportunidad del sistema de recomendación de películas móviles. En el enfoque propuesto, primero utilizamos un método de recomendación híbrido para generar una lista de recomendaciones preliminar. Luego, se emplea análisis de sentimientos para optimizar la lista. Finalmente, el sistema de recomendación híbrido con análisis de sentimientos se implementa en la plataforma Spark. El modelo de recomendación híbrido con análisis de sentimientos supera a los modelos tradicionales en términos de diversos criterios de evaluación. Nuestro método propuesto hace que sea conveniente y rápido

• Materias:Internet de las cosas Dispositivos móviles Ransomware Ingeniería de Telecomunicación Servidores en la nube
• Subjects:Internet of things Mobile devices Ransomware Telecommunication engineering Cloud Servers
• Palabras claves:Recomendación de películas; Entorno móvil; Modelo híbrido de recomendación; Análisis de sentimientos; Plataforma Spark; Precisión
• Keywords:Movie recommendation; Mobile environment; Hybrid recommendation model; Sentiment analysis; Spark platform; Accuracy