Conventional catalog filters demand structured input, while viewers naturally express intent as mood, theme, plot, or experience. The project studies whether a compact language model can translate that free-form intent into useful recommendations without making interaction slower.
The project is important because it does not treat the algorithm as an isolated demonstration. It asks how data, representation, computation, interface, and evaluation must work together before a technical idea becomes a useful research contribution.
Describe the movie you want. Let language—not a maze of filters—lead the search. The contribution is the complete research argument connecting a real problem to a computational design and then testing whether that design produces meaningful evidence. Familiar techniques become research when their selection, combination, implementation, and evaluation reveal something that was not previously clear.
Here the central computational idea is implemented. The value lies in how the method is adapted to the research question, not merely in naming an algorithm.
Evaluate recommendation quality, response time, and user satisfaction
Evaluation reconnects the technical artifact to the original question. Metrics, user evidence, and error patterns determine how far the conclusion can travel.
01DistilBERT reduced processing time without a reported loss in recommendation quality.ผลลัพธ์ลำดับที่ 1 แสดงความเชื่อมโยงระหว่างการออกแบบระบบกับหลักฐานที่สังเกตได้ โดยต้องตีความภายในขอบเขตของชุดข้อมูล ผู้เข้าร่วม และเงื่อนไขการทดลอง02The combined semantic and neighborhood pipeline supports natural-language discovery.ผลลัพธ์ลำดับที่ 2 แสดงความเชื่อมโยงระหว่างการออกแบบระบบกับหลักฐานที่สังเกตได้ โดยต้องตีความภายในขอบเขตของชุดข้อมูล ผู้เข้าร่วม และเงื่อนไขการทดลอง03Users expressed satisfaction with both the web experience and recommendation output.ผลลัพธ์ลำดับที่ 3 แสดงความเชื่อมโยงระหว่างการออกแบบระบบกับหลักฐานที่สังเกตได้ โดยต้องตีความภายในขอบเขตของชุดข้อมูล ผู้เข้าร่วม และเงื่อนไขการทดลอง
Research interpretationการตีความงานวิจัย
The metric is the beginning of the explanation
ตัวเลขคือจุดเริ่มต้นของคำอธิบาย
The reported results matter because they show that the proposed system can work under the study conditions. The deeper value is explanatory: the study identifies which representation and workflow made the outcome possible, where the approach is likely to transfer, and what uncertainty remains. That makes the work useful to researchers, developers, educators, and students designing the next experiment.
The catalog ends before July 2017 and user satisfaction does not replace a large, controlled relevance study. A current deployment should refresh the catalog and evaluate diverse query styles.
Each direction changes one meaningful assumption and can become a prototype, an experiment, and a defensible contribution. Students can begin with reproduction, document the baseline, then introduce one carefully justified change.
APASupischa Champathong, Nattawut Klinsawat, Noppawut Anatkijtaworn, Chukiet Worasucheep, and Warin Wattanapornprom (2024). Text-based Movie Recommendation Web Application with DistilBERT. CreTech 2024.IEEES. Champathong, Nattawut Klinsawat, Noppawut Anatkijtaworn, Chukiet Worasucheep, Warin Wattanapornprom, “Text-based Movie Recommendation Web Application with DistilBERT,” CreTech 2024, 2024.BibTeX@inproceedings{champathong2024movie,
title={Text-based Movie Recommendation Web Application with DistilBERT},
author={Supischa Champathong and Nattawut Klinsawat and Noppawut Anatkijtaworn and Chukiet Worasucheep and Warin Wattanapornprom},
booktitle={CreTech 2024},
year={2024}
}