Movie Recommendation System Description

لقد طورت نظام توصية أفلام مخصص باستخدام مجموعة بيانات MovieLens 100K، من خلال دمج التصفية التعاونية المعتمدة على العناصر وتحليل المصفوفة (SVD) لاكتشاف تفضيلات المستخدم واقتراح الأفلام الأعلى تقييماً التي لم يشاهدها بعد.النقاط البارزة:• نمذجة التفاعلات بين المستخدمين والعناصر لتوقع التقييمات وتوليد التوصيات• استخدام تشابه جيب التمام لتحديد الأفلام المتشابهة بناءً على سلوك المستخدم• تطبيق تحليل المصفوفة SVD لاستخراج الخصائص الكامنة وإعادة بناء التقييمات المفقودة• تقييم الأداء باستخدام Precision@K، ومقارنة التصفية مقابل التحليل العامل• تحسين جودة التوصيات من خلال التصفية بناءً على الأنواع وتجميع التقييمات