En la última década, el análisis de sentimientos, la minería de opiniones y la subjetividad de los microblogs en los medios sociales han atraído una gran atención de los investigadores. Los sistemas de recomendación de películas son herramientas que proporcionan valiosos servicios a los usuarios. Los datos disponibles en línea están creciendo gradualmente porque las actividades en línea de los usuarios o espectadores aumentan día a día. Por ello, se han planteado problemas de big data, analítica y computación. Por lo tanto, tenemos que mejorar los servicios de recomendación sobre el tradicional para que el sistema de recomendación sea significativo y eficiente. Este artículo presenta la solución a estos problemas mediante la producción de servicios de recomendación significativos y eficientes utilizando multivariantes (calificaciones, votos, gustos de Twitter y críticas) de películas de múltiples recursos externos que son obtenidos por el bot web y gestionados por el marco de Apache Hadoop de manera distribuida. Las reseñas son analizadas por un analizador semántico profundo basado en la red neuronal recurrente (atención RNN/LSTM) con atención a la película del usuario (UMA) para producir la emoción. El recomendador propuesto evalúa multivariantes y produce una lista de recomendación de películas más significativa según el gusto del usuario en una app móvil de forma eficiente.
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