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lee1206
參與者

第六小組進度回報

1.專題簡介文字:

眾所皆知,Netflix  以個人化推薦系統擄獲許多消費者的心。在觀看影片時,Netflix 總能在第一時間提供極具吸引力的影片選擇,但僅供推薦百分比,無法得知關於影集的更多資訊,如:口碑是否良好,若想得到此類資訊,用戶須自行上網搜尋,但針對剛上映或評價兩極的影片,則難以判斷好壞。因此我們希望能夠創造信賴度高且快速的方法,以協助用戶掌握影片的相關資訊,以避免不良的觀看感受。為達成此目的,我們從 netflix 中抓取影片分級、影片種類等部分資訊,並從 IMDB、Metacritic、Rotten  Tomatoes 以及 Hidden  Gem 中取得大眾的觀影評分,最後將資料套入決策樹模型得到各影片的參考分數。用戶便可依此分數評斷是否要觀看,以避免觀影後的失落感。

專題工作分配:

陳慧霜:報告者、原始資料收集/整理

李佳芳:繪製決策樹

林昕緯、吳宜蓁:分析資料視覺化

何聖鴻:製作專題PPT

 

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