PREDIKCIJA ŽANRA FILMA UPOTREBOM MAŠINSKOG UČENJA

Stefan Santrač

doi:10.24867/30BE13Santrac

Stefan Santrač

DOI: https://doi.org/10.24867/30BE13Santrac

Ključne reči: film;, predikcija žanra;, multilabel klasifikacija

Apstrakt

Prilikom izrade novih filmova često dolazi do curenja informacija. Takve informacije su nepotpune i na osnovu njih možemo saznati ko radi na filmu, kada se film premijerno prikazuje, naslov filma, itd. Da bi se formirala puna slika o filmu potrebno je poznavati i kom žanru film pripada. U ovom radu vrši se predikcija žanra filma korišćenjem Multilabel klasifikatora (Multilabel k Nearest Neighbours, Classifier chains, Binary relevance) na osnovu informacija o osobama koje rade na filmu, koji posao te osobe obavljaju, naslova filma, godini premijernog prikazivanja i informacije da li je film namenjen za decu. Rezultati predikcija su evaluirani pomoću Micro-average i Macro-average metoda evaluacij.

Reference

[1] Piotr Szymański, Tomasz Kajdanowicz (2017) Multi-label embedding-based classification Available: https://scikit.ml/multilabelembeddings.html[datum pristupa 10.07.2024.]
[2] D.W. Aha, Special AI review issue on lazy learning, Artif. Intell. Review 11
[3] Zhang, Min-Ling, et al. "Binary relevance for multi-label learning: an overview." Frontiers of Computer Science 12.2 (2018): 191-202.
[4] Read, Jesse, et al. "Classifier chains for multi-label classification." Machine learning 85.3 (2011): 333-359.
[5] [Online]Available: https://www.imdb.com/interfaces/
[datum pristupa 10.07.2024.]