AI Movie Recommender system

نظام توصية أفلام ذكي مبني باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، يهدف إلى تحسين تجربة المستخدم من خلال تقديم اقتراحات مخصصة اعتمادًا على تفضيلاته السابقة أو الفيلم الحالي المختار.

المهام والتقنيات المستخدمة:

تحليل بيانات الأفلام:

تحليل بيانات تحتوي على معلومات مثل العنوان، النوع، التقييم، القصة، الطاقم، وغيرها.

تطبيق خوارزميات التوصية:

Content-Based Filtering: اقتراح أفلام مشابهة للفيلم المختار بناءً على الوصف والكلمات المفتاحية.

Collaborative Filtering (اختياري): استخدام تفضيلات المستخدمين الآخرين في التوصية.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP):

استخدام TF-IDF و cosine similarity لقياس التشابه بين وصف الأفلام.

بناء واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit:

واجهة أنيقة وسهلة الاستخدام

اختيار فيلم وعرض التوصيات مباشرة

إمكانية تقييم الفيلم من قبل المستخدم

نشر النموذج على الإنترنت:

رفع المشروع على Hugging Face Spaces لتمكين المستخدمين من تجربة النظام بدون الحاجة إلى بيئة برمجية محلية.

التقنيات والأدوات المستخدمة:

Python, Pandas, Scikit-learn, NLTK / SpaCy

Streamlit (واجهة المستخدم)

Hugging Face (نشر النموذج)

Pickle / joblib (حفظ النموذج)

TMDb API (اختياري لجلب صور وأوصاف الأفلام)

النتيجة:

تجربة تفاعلية ممتعة وذكية تمكن المستخدم من استكشاف أفلام جديدة بناءً على اهتماماته، وتوضح كيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي تحسين التوصيات اليومية.