Hybrid Movie Recommendation System Using Machine Learning

قمت في هذا المشروع بتطوير نظام توصية أفلام هجين (Hybrid Recommendation System) باستخدام تقنيات تعلم الآلة، حيث يجمع النظام بين:

Content-Based Filtering

Collaborative Filtering

تم تحليل بيانات المستخدمين والأفلام، بما يشمل التقييمات، الخصائص الديموغرافية، والأنواع السينمائية، مع تنفيذ مراحل تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة.

استخدمت تقنيات التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) لفهم سلوك المستخدمين وأنماط التقييم، ثم تم تطبيق خوارزميات التجميع (Clustering) لتجميع المستخدمين المتشابهين وتحسين جودة التوصيات.

كما تم استخدام Principal Component Analysis (PCA) لتقليل الأبعاد وتحسين الأداء، مع تقييم النتائج باستخدام الرسوم البيانية ومؤشرات الأداء المناسبة.

المشروع يبرز قدرتي على بناء أنظمة توصية عملية وقابلة للتطوير باستخدام Python وتعلم الآلة.