İçerisinde filmler ve filmlere verilen derecelendirme puanları bulunan veri seti aracılığıyla user-based ve item-based recommender yöntemi kullanılarak bir hybrid tavsiye sistemi geliştirilmek istenmektedir.
Veri seti, 27.278 filmde 2.000.0263 derecelendirme içermektedir. 138.493 kullanıcı ve 09 Ocak 1995 ile 31 Mart 2015 tarihleri arasında verileri içermektedir. Kullanıcılar rastgele seçilmiştir. Seçilen tüm kullanıcıların en az 20 filme oy verdiği bilgisi mevcuttur.
Projenin çerçevesi, item-based ve user-based tavsiye sistemi geliştirmektir. Bu doğrultuda ilk hedef, -user-based recommender system kapsamında- seçilen bir kullanıcının beğeni alışkanlıklarının diğer kullanıcıların beğeni alışkanlıklarıyla olan korelasyonuna dayalı olarak film önerisinde bulunmaktır. Ulaşılmak istenen ikinci çıktı ise item-based recommender system kapsamında, seçilen bir filmin beğenilme durumunun diğer filmlerin beğenilme durumlarıyla olan korelasyonuna dayalı olarak film önermektir. Nihayetinde her iki yöntemin çıktıları Hybrid Recommender System adı altında karşılaştırılarak çıktı haline getirilmiştir.
