نظام توصية للافلام

نظام توصية للأفلام باستخدام الذكاء الاصطناعي

في هذا المشروع، قمت بتطوير نظام توصية ذكي يساعد المستخدمين على اكتشاف أفلام تناسب اهتماماتهم، بناءً على تفضيلاتهم السابقة وسلوكهم التفاعلي. يعتمد هذا النظام على تقنيات تعلم الآلة ومعالجة البيانات لتقديم اقتراحات دقيقة وشخصية.

هدف المشروع:

تقديم تجربة مشاهدة مخصصة لكل مستخدم من خلال اقتراح أفلام تلائم ذوقه، مما يُعزز من التفاعل مع المنصة ويزيد من رضا المستخدمين.

أنواع التوصية المستخدمة:

التوصية التعاونية (Collaborative Filtering):

تعتمد على تشابه المستخدمين أو الأفلام (User-based / Item-based).

مثال: "الأشخاص الذين أعجبهم هذا الفيلم، أعجبهم أيضًا..."

التوصية المعتمدة على المحتوى (Content-based Filtering):

تستخدم سمات الأفلام مثل النوع، الممثلين، الملخص، إلخ.

مثال: "بما أنك تحب أفلام الخيال العلمي، نقترح عليك هذا الفيلم."

النماذج الهجينة (Hybrid Models):

دمج الطريقتين للحصول على نتائج أكثر دقة.

التقنيات المستخدمة:

Python، Pandas، Scikit-learn، Surprise

استخدام مصفوفة التفاعل (User-Item Matrix)

خوارزميات مثل KNN، SVD، Cosine Similarity

معالجة النصوص (NLP) لاستخلاص ميزات المحتوى من وصف الأفلام

نتائج المشروع:

توصيات دقيقة تعكس اهتمامات المستخدم بشكل واضح

تقليل نسبة التخمين العشوائي في اختيار الأفلام

إمكانية التوسع لاقتراح مسلسلات، كتب، أو موسيقى