SRS - Recommandation intelligente de films
Voici la fiche SRS du projet Recommandation intelligente de films.
Équipe
- Rachex Coralie (Chef de projet - Scrum Master)
- Niogret Edwin
- Hattinguais Julian
- Navarro Elsa
- Dunand Quentin
Introduction
Qui n'a pas rêvé d'avoir une liste de suggestion de films correspondant à ses goûts cinématographiques ? Grâce à un système de réseaux neuronaux et d'une base de données conséquente de films, le site proposera une liste de suggestions de films personnalisée pour l'utilisateur. Le modèle créé sur une base de données statique pourra alors être affiné en temps réel grâce aux nouvelles opinions exprimées par l’utilisateur et tenir compte de la popularité et avis récemment exprimés dans le flux Twitter.
But du document
Le but de ce document SRS est de fournir une vue d'ensemble détaillée de notre système logiciel, ses paramètres et buts. Ce document décrit le public cible du projet et son interface utilisateur, ainsi que les spécifications du logiciel. Ce document est destiné tant aux utilisateurs qu'aux développeurs du logiciel.
Objectif du projet
Beaucoup d'algorithmes ont été conçus dans le but de recommander des films en fonction des goûts utilisateurs. Beaucoup d'entre eux sont basés sur des systèmes présupposant que les utilisateurs appréciant un même film sont susceptibles d'apprécier les mêmes films. La suggestion est ainsi réalisée en fonction des goûts d'autres utilisateurs et non pas en fonction des goûts propres de l'utilisateur. Avec l’essor de l'intelligence artificielle et des réseaux neuronaux, de nouveaux outils émergent afin de mieux modéliser les comportements et les goûts humains. Le but de ce projet est d'utiliser l'apprentissage machine afin d'améliorer les systèmes de recommandation cinématographiques, afin de les personnaliser totalement en fonction des goûts de l'utilisateur.
Définitions, acronymes et abréviations
- Deep Learning : ensemble de méthodes d'apprentissage automatiques visant à modéliser avec un haut niveau d’abstraction un ensemble de données.
Références
- http://air.imag.fr/index.php/SRS
- http://www.cs.st-andrews.ac.uk/~ifs/Books/SE9/Presentations/PPTX/Ch4.pptx
- http://en.wikipedia.org/wiki/Software_requirements_specification
- IEEE Recommended Practice for Software Requirements Specifications IEEE Std 830-1998
Portée du produit
Le produit est destiné aux utilisateurs désireux d'obtenir automatiquement des recommandations de films en fonction de leurs goûts. L'application sera plus efficace pour des cinéphiles annotant un grand nombre de films, puisque les modèles d'apprentissage sont plus précis lorsque nous possédons un grands nombres de données d'apprentissage. Toutefois, notre produit à la prétention de pouvoir être utilisé par un internaute lambda, sans condition de connaissances cinématographiques.
Description générale
Le but du produit
Le produit doit permettre à l'utilisateur d'obtenir des recommandations intelligentes de films en fonction des films qu'il a appréciés et de ceux qu'il n'a pas appréciés. Cette recommandation doit tenir compte de la proximité des films les uns par rapport aux autres en terme de genre, synopsie, acteurs, réalisateurs, etc. Mais doit également tenir compte de la popularité des films et des tendances actuelles grâce à l'analyse en temps réel des flux Twitter.
Structure de l'application
Le schéma de la structure de l'application est disponible ici.
TODO : Dans la nouvelle page, il faudra mettre les infos suivantes :
Interface système
TODO : Schéma communication entre le back et le front
Interface utilisateur
TODO : Différentes vues du site à la fin du projet
Interface hardware
TODO : Mettre un schéma de notre architecture si on est en application réparties (communication entre le master et les slaves)
Interface software
TODO : Mettre un schéma UML de l'application
Fonctionnalités
La liste des fonctionnalités est disponible ici
Caractéristiques et contraintes utilisateurs
- Les utilisateurs doivent posséder une certaine culture cinématographique pour constituer une base d'apprentissage, en fonction des films qu'ils ont préalablement visionnés et de leur avis sur ceux-ci.
- Aucune expertise informatique n'est requise, bien que des notions d'informatiques soient nécessaires, afin que l'utilisateur puisse s'inscrire et naviguer sur le site internet.
- Une connexion internet est également nécessaire pour utiliser le produit.
Contraintes générales du système
- Le nombre de données d'entrainement est très variable selon les utilisateurs
- Utilisation de la technologie TensorFlow (Keras)
- Limitation du nombre de requête par l'API TDMBSimple, à 40 par seconde
Dépendances
- API de la base de donnée de film TMDB : https://developers.themoviedb.org/3/people
- API REST 1.1 : https://dev.twitter.com/rest/public
- API STREAMING : https://dev.twitter.com/streaming/overview
Exigences fonctionelles
Conception de l'interface du système
TODO : A garder ???
Fonctionnalités et performances du système
TODO : A changer ? (nom fonctions, ajout des goûts twitter etc...)
F1
Fonction: Récupérer les préférences d'un utilisateur
Description: Le back-end va récupérer tout les films qu'un utilisateur a noté ainsi que leur note (j'aime ou j'aime pas) et va les sauvegarder dans un fichier JSON
Inputs: Nom utilisateur
Source: Site internet
Outputs: Fichier JSON correspondant aux préférences de l'utilisateur concerné
Destination: F2
F2
Fonction: Prétraiter les données d'une liste de film
Description: Prétraite les données d'une liste de film afin de les rendrent compréhensible par le modèle d'apprentissage
Inputs: Liste de films (leur id) chargé depuis le fichier JSON d'un utilisateur
Source: F1, API TMDBSimple, Glove/Doc2Vec
Outputs: Matrice de données. Chaque ligne correspond aux informations d'un film
Destination: F3
F3
Fonction: Entrainer un modèle d'apprentissage d'un utilisateur
Description: Crée et entraîne le modèle d'apprentissage qui va comprendre les goûts cinématographique d'un utilisateur
Inputs: Matrice des données prétraitées correspondant aux films notés par l'utilisateur
Source: F2, Keras
Outputs: Matrice de données. Chaque ligne correspond aux informations d'un film.
Destination: Back-end
F4
Fonction: Prédire une liste de film que l'utilisateur pourrait potentiellement aimer.
Description: Le système va soumettre une liste aléatoire ou selectionné de films et il va demander au modèle de prédiction si ces films correspondent au goût d'un utilisateur. Il a besoin de prétraiter ses données.
Inputs: F3, F2
Source: F2, Keras
Outputs: Liste des films pouvant intéresser l'utilisateur.
Destination: F5
F5
Fonction: Recommander à l'utilisateur des films
Description: Le site va soumettre à l'utilisateur une liste de films correspondant à ses goûts cinématographique
Inputs: Back-end, il faut que l'utilisateur ait renseigné ses goûts.
Source: F4
Outputs: Liste des films pouvant intéresser l'utilisateur.
Destination: Interface utilisateur
Exigences de performance
- Facilité de prise en main : Le logiciel doit être facile à prendre en main pour un utilisateur non expert et agréable à utiliser pour un utilisateur expert.
- Temps de réponse : Le produit doit avoir un temps de réponses réduit et quasiment constant ou alors avertir l'utilisateur en cas de délais de traitement. Ces délais de traitement doivent être réduit au maximum pour tenir sur le time-out d'attente de réponse à une réquête client.
- Sécurité et robustesse / Gestion des erreurs : Le logiciel est capable d'éviter ou de faire face aux événements indésirables, sans intervention humaine. Le système doit fonctionner continuellement malgré les erreurs, du moment qu'elles ne remettent pas en cause son bon fonctionnement. Une erreur grave doit cependant provoquer l'arrêt du service, pour ne pas compromettre l'intégrité du système.
- Précision : Le modèle de prédiction doit être assez fiable pour prédire correctement un nombre conséquent de films (précision supérieure à 70%).
Evolutions potentielles du produit
- Multi utilisateurs : Une session de préférence par utilisateur. De plus, les goûts des utilisateurs seront sauvegardés afin qu'à la prochaine connexion, le modèle de Deep Learning soit prêt à prédire des films correspondant au goût de l'utilisateur concerné.
- Prédire les films "tendance" du moment en priorité. Le site affichera en priorité les films les plus populaire du moment et correspondant aux goûts de *l'utilisateur. Pour cela, il scannera les tweets de Tweeter en temps réel et cherchera une correspondance entre les tweets de films populaires et ceux prédis par le modèle pour l'utilisateur concerné.
- Utiliser des systèmes distribués afin d'améliorer les performances d'apprentissage du modèle de Deep Learning et de l'analyse en temps réel de Tweeter.
Appendices
Bibliographie
Articles
Systèmes de recommandation
- Recommending music on Spotify with deep learning
- Deep Neural Networks for YouTube Recommendations
- De la classification d’opinions à la recommandation
- Recommending movies with deep learning
Articles sur l'analyse de sentiments
- Classification des posts sur des réseaux sociaux
- Sentiment analysis with RNN in Keras
- Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow
Documentations
Keras
- Introduction to Python Deep Learning with Keras
- Develop Your First Neural Network in Python With Keras Step-By-Step