Análisis emocional para sistemas de recomendación predictivos cinematográficos

Saa Noblejas, Elena (2021). Análisis emocional para sistemas de recomendación predictivos cinematográficos. Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Description

Title: Análisis emocional para sistemas de recomendación predictivos cinematográficos
Author/s:
  • Saa Noblejas, Elena
Contributor/s:
  • Corcho García, Óscar
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Inteligencia Artificial
Date: July 2021
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

En este Trabajo de Fin de Máster, se explorará la relación entre las emociones humanas y el cine en el ámbito de los sistemas de recomendación. Se partirá de la hipótesis que defiende que el estado anímico de una persona influye directamente en la decisión de qué película consumirá. A raíz de esta premisa, primero se llevará a cabo una investigación adentrándose en el área de la psicología para determinar los sentimientos que más afectan a las personas a la hora de decidir qué película van a ver. A continuación, se desarrollarán tres sistemas de recomendación predictivos, cada uno con un enfoque diferente, con el objetivo de poder ir avanzando hacia la presentación del modelo enfocado a las emociones. Por último, se evaluarán de forma manual los predictores y, en el caso de resultados negativos se barajarán hipótesis para aportar una primera posible explicación a la espera de una investigación más profunda y diversas líneas de mejora futura.---ABSTRACT---This Masters project explores the relationship between human emotions and cinema in the field of recommendation systems. The starting hypothesis is “The mood of a person directly influences the decision of which film to consume”. Following this premise, a survey will be conducted to gather responses in order to investigate how emotions affects the viewer's choice of film selection. Then, three predictive recommendation systems with different approaches will be developed in order to arrive at an emotion-based model proposed. Finally, these systems will be evaluated and negative results will be further explored through hypotheses that could generate further research and improvements.

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Item ID: 68637
DC Identifier: https://oa.upm.es/68637/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:68637
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 24 Sep 2021 11:31
Last Modified: 24 Sep 2021 11:31
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