Articles de revues sur le sujet « HYBRID MOVIE »
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Nosshi, Anthony, Aziza Asem et Mohamed Badr Senousy. « Hybrid Recommender System via Personalized Users’ Context ». Cybernetics and Information Technologies 19, no 1 (1 mars 2019) : 101–15. http://dx.doi.org/10.2478/cait-2019-0006.
Texte intégralWang, Yibo, Mingming Wang et Wei Xu. « A Sentiment-Enhanced Hybrid Recommender System for Movie Recommendation : A Big Data Analytics Framework ». Wireless Communications and Mobile Computing 2018 (2018) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2018/8263704.
Texte intégralNosshi, Anthony, Aziza Saad Asem et Mohammed Badr Senousy. « Hybrid Recommender System Using Emotional Fingerprints Model ». International Journal of Information Retrieval Research 9, no 3 (juillet 2019) : 48–70. http://dx.doi.org/10.4018/ijirr.2019070104.
Texte intégralTripathi, Jyoti, Sunita Tiwari, Anu Saini et Sunita Kumari. « Prediction of movie success based on machine learning and twitter sentiment analysis using internet movie database data ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 29, no 3 (1 mars 2023) : 1750. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v29.i3.pp1750-1757.
Texte intégralBohra, Sneha, Amit Gaikwad et Ghanapriya Singh. « Hybrid Machine Learning Based Recommendation Algorithm for Multiple Movie Dataset ». Indian Journal Of Science And Technology 16, no 37 (9 octobre 2023) : 3121–28. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v16i37.2065.
Texte intégralMohile, Sara, Hemant Ramteke, Pragati Shelgaonkar, Hritika Phule et M. M. Phadtare. « A Movie Recommender System Using Hybrid Approach : A Review ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 3 (31 mars 2022) : 1834–37. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.41014.
Texte intégralLekakos, George, et Petros Caravelas. « A hybrid approach for movie recommendation ». Multimedia Tools and Applications 36, no 1-2 (21 décembre 2006) : 55–70. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-006-0082-7.
Texte intégralJadhav, Prof Rupali. « Implementing a Movie Recommendation System in Machine Learning Using Hybrid Approach ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 5 (31 mai 2023) : 6601–3. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.53204.
Texte intégralEz-zahout, Abderrahmane, Hicham Gueddah, Abir Nasry, Rabie Madani et Fouzia Omary. « A hybrid big data movies recommendation model based k-nearest neighbors and matrix factorization ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 26, no 1 (1 avril 2022) : 434. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v26.i1.pp434-441.
Texte intégralHuang, Yi-Ting, et Ping-Feng Pai. « Using the Least Squares Support Vector Regression to Forecast Movie Sales with Data from Twitter and Movie Databases ». Symmetry 12, no 4 (15 avril 2020) : 625. http://dx.doi.org/10.3390/sym12040625.
Texte intégralAdikara, Putra Pandu, Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho et Budi Darma Setiawan. « Movie recommender systems using hybrid model based on graphs with co-rated, genre, and closed caption features ». Register : Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi 7, no 1 (30 janvier 2021) : 31. http://dx.doi.org/10.26594/register.v7i1.2081.
Texte intégralSoni, Karan, Rinky Goyal, Bhagyashree Vadera et Siddhi More. « A Three Way Hybrid Movie Recommendation Syste ». International Journal of Computer Applications 160, no 9 (15 février 2017) : 29–32. http://dx.doi.org/10.5120/ijca2017913026.
Texte intégralSharma, Saurabh, et Harish Kumar Shakya. « Hybrid Movie Recommendation System Using Machine Learning ». International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 13, no 1 (5 janvier 2023) : 100–123. http://dx.doi.org/10.46338/ijetae0123_12.
Texte intégralPanyatip, Tammanoon, Manasawee Kaenampornpan et Phatthanaphong Chomphuwiset. « Conceptual framework of recommendation system with hybrid method ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 31, no 3 (1 septembre 2023) : 1696. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v31.i3.pp1696-1704.
Texte intégralGomathy, Dr C. K. « A Comparing Collaborative Filtering and Hybrid Recommender System for E-Commerce ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 11 (30 novembre 2021) : 635–38. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.38844.
Texte intégralRoy, Arighna, et Simone A. Ludwig. « Genre based hybrid filtering for movie recommendation engine ». Journal of Intelligent Information Systems 56, no 3 (18 février 2021) : 485–507. http://dx.doi.org/10.1007/s10844-021-00637-w.
Texte intégralGogri, Meet, Dharmil Chheda et Vinit Solani. « Movie Recommendation Using Deep Learning with Hybrid Approach ». Aksh - The Advance Journal 1, no 2 (30 septembre 2020) : 1–4. http://dx.doi.org/10.51916/aksh.2020.v01i02.001.
Texte intégralBahl, Dushyant, Vaibhav Kain, Akshay Sharma et Mugdha Sharma. « A novel hybrid approach towards movie recommender systems ». Journal of Statistics and Management Systems 23, no 6 (29 juillet 2020) : 1049–58. http://dx.doi.org/10.1080/09720510.2020.1799503.
Texte intégralBalakrishnan, Vimala, et Hossein Arabi. « HyPeRM : A HYBRID PERSONALITY-AWARE RECOMMENDER FOR MOVIE ». Malaysian Journal of Computer Science 31, no 1 (25 janvier 2018) : 48–62. http://dx.doi.org/10.22452/mjcs.vol31no1.4.
Texte intégralPriscilla, S., et C. Naveena. « Social Balance Theory Based Hybrid Movie Recommendation System ». Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 17, no 9 (1 juillet 2020) : 4022–25. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2020.9012.
Texte intégralDharaniya, R., et G. V. Uma. « Hybrid Genre Recognition Based on Movie Script Features ». Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 14, no 10 (1 octobre 2017) : 5133–37. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2017.6933.
Texte intégralKumar, N. Suresh, et Pothina Praveena. « Evolution of hybrid distance based kNN classification ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 10, no 2 (1 juin 2021) : 510. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v10.i2.pp510-518.
Texte intégralSun, Yanni. « Genre mixing on WeChat : evidence from a movie review subscription account ». Chinese Semiotic Studies 17, no 3 (1 août 2021) : 401–19. http://dx.doi.org/10.1515/css-2021-2005.
Texte intégralSahu, Sandipan, Raghvendra Kumar, Pathan MohdShafi, Jana Shafi, SeongKi Kim et Muhammad Fazal Ijaz. « A Hybrid Recommendation System of Upcoming Movies Using Sentiment Analysis of YouTube Trailer Reviews ». Mathematics 10, no 9 (6 mai 2022) : 1568. http://dx.doi.org/10.3390/math10091568.
Texte intégralParanjape, Vishal, Neelu Nihalani et Nishchol Mishra. « Design of a Hybrid Movie Recommender System Using Machine Learning ». International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 13, no 3 (6 mars 2023) : 159–65. http://dx.doi.org/10.46338/ijetae0323_17.
Texte intégralMalik, Sonika. « Movie Recommender System using Machine Learning ». EAI Endorsed Transactions on Creative Technologies 9, no 3 (11 octobre 2022) : e3. http://dx.doi.org/10.4108/eetct.v9i3.2712.
Texte intégralBehera, Rabi Narayan, et Sujata Dash. « A Particle Swarm Optimization based Hybrid Recommendation System ». International Journal of Knowledge Discovery in Bioinformatics 6, no 2 (juillet 2016) : 1–10. http://dx.doi.org/10.4018/ijkdb.2016070101.
Texte intégralLiu, Duen-Ren, Yun-Cheng Chou et Ciao-Ting Jian. « Integrating collaborative topic modeling and diversity for movie recommendations during news browsing ». Kybernetes 49, no 11 (27 novembre 2019) : 2633–49. http://dx.doi.org/10.1108/k-08-2019-0578.
Texte intégralAmolochitis, Emmanouil, Ioannis T. Christou et Zheng-Hua Tan. « Implementing a Commercial-Strength Parallel Hybrid Movie Recommendation Engine ». IEEE Intelligent Systems 29, no 2 (mars 2014) : 92–96. http://dx.doi.org/10.1109/mis.2014.23.
Texte intégralCHRISTAKOU, CHRISTINA, SPYROS VRETTOS et ANDREAS STAFYLOPATIS. « A HYBRID MOVIE RECOMMENDER SYSTEM BASED ON NEURAL NETWORKS ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 16, no 05 (octobre 2007) : 771–92. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213007003540.
Texte intégralRokade, Prakash Pandharinath, PVRD Prasad Rao et Aruna Kumari Devarakonda. « Forecasting movie rating using k-nearest neighbor based collaborative filtering ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 12, no 6 (1 décembre 2022) : 6506. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v12i6.pp6506-6512.
Texte intégralSingh, Kamred Udham. « A Multi-Criteria Movie Recommendation System based on User Preferences and Movie Features ». Mathematical Statistician and Engineering Applications 70, no 1 (31 janvier 2021) : 348–60. http://dx.doi.org/10.17762/msea.v70i1.2317.
Texte intégralDubey, Gaurav, Richa Khera, Ashish Grover, Amandeep Kaur, Abhishek Goyal, Rajkumar Rajkumar, Harsh Khatter et Somya Srivastava. « A Hybrid Convolutional Network and Long Short-Term Memory (HBCNLS) model for Sentiment Analysis on Movie Reviews ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, no 4 (4 mai 2023) : 341–48. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i4.6458.
Texte intégralKumar, M. Sandeep, et Prabhu J. « Hybrid Model for Movie Recommendation System Using Fireflies and Fuzzy C-Means ». International Journal of Web Portals 11, no 2 (juillet 2019) : 1–13. http://dx.doi.org/10.4018/ijwp.2019070101.
Texte intégralAwan, Mazhar Javed, Rafia Asad Khan, Haitham Nobanee, Awais Yasin, Syed Muhammad Anwar, Usman Naseem et Vishwa Pratap Singh. « A Recommendation Engine for Predicting Movie Ratings Using a Big Data Approach ». Electronics 10, no 10 (20 mai 2021) : 1215. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10101215.
Texte intégralSharma, Mugdha, Laxmi Ahuja et Vinay Kumar. « A Hybrid Filtering Approach for an Improved Context-aware Recommender System ». Recent Patents on Engineering 13, no 1 (8 février 2019) : 39–47. http://dx.doi.org/10.2174/1872212112666180813124358.
Texte intégralPotter, Michael, Hamlin Liu, Yash Lala, Christian Loanzon et Yizhou Sun. « GRU4RecBE : A Hybrid Session-Based Movie Recommendation System (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 11 (28 juin 2022) : 13029–30. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21651.
Texte intégralAli, Yasher, Osman Khalid, Imran Ali Khan, Syed Sajid Hussain, Faisal Rehman, Sajid Siraj et Raheel Nawaz. « A hybrid group-based movie recommendation framework with overlapping memberships ». PLOS ONE 17, no 3 (31 mars 2022) : e0266103. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0266103.
Texte intégralAlshammari, Gharbi, Stelios Kapetanakis, Abdullah Alshammari, Nikolaos Polatidis et Miltos Petridis. « Improved Movie Recommendations Based on a Hybrid Feature Combination Method ». Vietnam Journal of Computer Science 06, no 03 (août 2019) : 363–76. http://dx.doi.org/10.1142/s2196888819500192.
Texte intégralVellaichamy, Vimala, et Vivekanandan Kalimuthu. « Hybrid Collaborative Movie Recommender System Using Clustering and Bat Optimization ». International Journal of Intelligent Engineering and Systems 10, no 5 (31 octobre 2017) : 38–47. http://dx.doi.org/10.22266/ijies2017.1031.05.
Texte intégralWei, Shouxian, Xiaolin Zheng, Deren Chen et Chaochao Chen. « A hybrid approach for movie recommendation via tags and ratings ». Electronic Commerce Research and Applications 18 (juillet 2016) : 83–94. http://dx.doi.org/10.1016/j.elerap.2016.01.003.
Texte intégralAbdelkhalek, Raoua, Imen Boukhris et Zied Elouedi. « Towards more trustworthy predictions : A hybrid evidential movie recommender system ». JUCS - Journal of Universal Computer Science 28, no 10 (28 octobre 2022) : 1003–29. http://dx.doi.org/10.3897/jucs.79777.
Texte intégralLiu, Ziyun, et Feiyu Ren. « Algorithm Improvement of Movie Recommendation System based on Hybrid Recommendation Algorithm ». Frontiers in Computing and Intelligent Systems 3, no 3 (17 mai 2023) : 113–17. http://dx.doi.org/10.54097/fcis.v3i3.8581.
Texte intégralManikandan, J. « Movie Recommendation System Mistreatment Current Trends and Sentiment Analysis from Micro Blogging Knowledge ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 11 (30 novembre 2021) : 393–98. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.38651.
Texte intégralSharma, Bharti, Adeel Hashmi, Charu Gupta, Osamah Ibrahim Khalaf, Ghaida Muttashar Abdulsahib et Malakeh Muhyiddeen Itani. « Hybrid Sparrow Clustered (HSC) Algorithm for Top-N Recommendation System ». Symmetry 14, no 4 (11 avril 2022) : 793. http://dx.doi.org/10.3390/sym14040793.
Texte intégralHwang, Tae-Gyu, et Sung Kwon Kim. « Movie Recommendation through Multiple Bias Analysis ». Applied Sciences 11, no 6 (22 mars 2021) : 2817. http://dx.doi.org/10.3390/app11062817.
Texte intégralMir, Jibran, et Azhar Mahmood. « Movie Aspects Identification Model for Aspect Based Sentiment Analysis ». Information Technology And Control 49, no 4 (19 décembre 2020) : 564–82. http://dx.doi.org/10.5755/j01.itc.49.4.25350.
Texte intégralZamanzadeh Darban, Zahra, et Mohammad Hadi Valipour. « GHRS : Graph-based hybrid recommendation system with application to movie recommendation ». Expert Systems with Applications 200 (août 2022) : 116850. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2022.116850.
Texte intégralKumar, Keerthi, B. S. Harish et H. K. Darshan. « Sentiment Analysis on IMDb Movie Reviews Using Hybrid Feature Extraction Method ». International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence 5, no 5 (2019) : 109. http://dx.doi.org/10.9781/ijimai.2018.12.005.
Texte intégralJain, Kirti, Pinaki Ghosh et Shital Gupta. « A Hybrid Model for Sentiment Analysis Based on Movie Review Datasets ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, no 5s (7 juin 2023) : 424–31. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i5s.7082.
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