نموزج اقتراحات

تطوير نظام توصية أفلام (Hybrid Movie Recommendation System) يجمع بين أكثر من تقنية لتحسين دقة الاقتراحات، حيث يعتمد على Content-Based Filtering لتحليل تشابه الأفلام بناءً على النوع (Genre)، وCollaborative Filtering باستخدام خوارزمية SVD لتحليل تقييمات المستخدمين، بالإضافة إلى عامل الشعبية (Popularity) لزيادة جودة النتائج.

تم بناء النموذج باستخدام Python ومكتبات تعلم الآلة مثل Scikit-Learn وSurprise، مع تطوير واجهة ويب تفاعلية باستخدام Streamlit لتمكين المستخدم من اختيار فيلم والحصول على توصيات مخصصة في الوقت الفعلي.

يهدف المشروع إلى محاكاة أنظمة التوصية المستخدمة في منصات مثل Netflix وAmazon Prime Video، من خلال دمج أكثر من خوارزمية في نموذج هجين (Hybrid Model) لتحقيق أداء أفضل ودقة أعلى في التوصيات.