نظام توصية الأفلام

قمت بتطوير نظام توصية الأفلام الذي كان يهدف إلى تقديم توصيات مخصصة للمستخدمين بناءً على تفضيلاتهم الشخصية وسلوكياتهم السابقة. كان الهدف من هذا المشروع تحسين تجربة المشاهدة للمستخدمين عبر استخدام تقنيات تعلم الآلة المتقدمة لتوفير اقتراحات دقيقة وملائمة. اعتمدت على تقنيات مثل التعلم التعاوني والتعلم القائم على المحتوى، حيث استخدمت هذه الأساليب لتحليل بيانات المستخدمين مثل تقييماتهم للأفلام وأنماط تفاعلهم معها، بالإضافة إلى بيانات الأفلام مثل الأنواع، الممثلين، والمخرجين. حرصت على تضمين مجموعة متنوعة من المصادر للحصول على فهم شامل لتفضيلات المستخدمين. كما طبقت التحليل المسبق للبيانات وتنظيفها لتحضيرها بشكل مناسب، مما ساعد في تحسين دقة التوصيات وجودتها. باستخدام هذه البيانات المنقحة، تمكنت من بناء نموذج تعلم آلي قادر على التنبؤ بالأفلام التي قد يفضلها المستخدم بناءً على تاريخه وسلوكياته السابقة. طورت أيضًا واجهة مستخدم تفاعلية وسهلة الاستخدام تسمح للمستخدمين باستكشاف الأفلام المقترحة، ومعاينة التفاصيل الخاصة بها، والتفاعل مع النظام بشكل سلس، مما ساعد في جعل عملية استكشاف الأفلام أكثر متعة وسلاسة. بعد تنفيذ النظام، أصبح بإمكان المستخدمين تلقي توصيات دقيقة ومخصصة تتماشى مع اهتماماتهم، مما ساعد في تعزيز تجربتهم في اختيار الأفلام، كما تم تحسين التوصيات تدريجيًا من خلال التعلم المستمر بناءً على سلوكيات المستخدمين الجديدة، مما ساهم في زيادة رضاهم عن النظام