Si ya has trabajado con modelos Transformer en tu Trabajo de Fin de Grado (TFG) para analizar similitudes entre películas, puedes ampliar tus investigaciones en el Trabajo de Fin de Máster (TFM) al abordar aspectos más analíticos y explorar áreas relacionadas con la interpretación de los resultados y el análisis de las características de las películas. Aquí hay algunas ideas para desarrollar un TFM más analítico:

1. Análisis de importancia de características: Investiga qué características de las películas (como género, director, actores, etc.) tienen mayor influencia en la similitud de películas según el modelo Transformer. Puedes utilizar técnicas como análisis de componentes principales (PCA) o selección de características para determinar qué variables son más relevantes.
2. Interpretación y explicabilidad del modelo: Profundiza en la explicabilidad del modelo Transformer, tratando de entender cómo el modelo toma decisiones al determinar la similitud entre películas. Puedes explorar técnicas de interpretación de modelos, como LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) o SHAP (SHapley Additive exPlanations), para proporcionar explicaciones más claras y comprensibles de las predicciones del modelo.
3. Análisis de redes y comunidades: Aplica técnicas de análisis de redes para identificar comunidades de películas similares y estudiar cómo estas comunidades se relacionan entre sí. Puedes utilizar algoritmos de agrupamiento, como detección de comunidades en redes, para identificar agrupaciones de películas basadas en la similitud y analizar las características compartidas entre estas agrupaciones.
4. Análisis de tendencias temporales: Estudia cómo han evolucionado las similitudes entre películas a lo largo del tiempo. Analiza las tendencias temporales en las características de las películas y cómo estas tendencias se relacionan con las similitudes identificadas por el modelo Transformer.
5. Evaluación y comparación de modelos: Compara el desempeño del modelo Transformer con otros enfoques de recomendación y similitud de películas, como modelos basados en contenido, filtrado colaborativo o técnicas de aprendizaje profundo no basadas en Transformers. Esto te permitirá determinar qué enfoque es más adecuado para el problema en cuestión y ofrecer una perspectiva más completa del estado del arte en la recomendación de películas.

Al abordar estos aspectos analíticos en tu TFM, podrás profundizar en el conocimiento adquirido en tu TFG y contribuir al campo de la recomendación de películas y el análisis de similitud.
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