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何を解決するか

特定の映画のあらすじに基づいて、ストーリーや意味が似ている映画を見つける方法を提供します。ジャンルなどの一般的なカテゴリに依存せず、あらすじの内容に焦点を当てます。

動作方法

Carnegie Mellon Movie Summary Corpusから取得した5,000本の映画タイトルとあらすじのデータセットを使用します。TF-IDF（項目の頻度-逆文書頻度）を用いてあらすじを分析・ベクトル化します。推薦を生成する際は、入力映画のベクトルとデータセット内の他の映画のベクトルとのコサイン類似度を計算し、最も類似した映画を選び出します。

対象ユーザー

コンテンツベースの推薦システムや、TF-IDFおよびコサイン類似度をテキスト解析に応用する開発者や研究者向けです。

特徴

• TF-IDFとコサイン類似度を使用したコンテンツベースの推薦エンジン。
• 5,000本の映画タイトル、ジャンル、あらすじを含むデータセット。
• コマンドラインインターフェース（CLI）とPython APIの両方からアクセス可能。
• 推薦件数のカスタマイズと、オプションであらすじの表示をサポート。