Movie Recommendation System

نظرة عامة على المشروع

نظام متطور يعتمد على خوارزميات التعلم الآلي (Machine Learning) يهدف إلى تحسين تجربة المستخدم في اكتشاف المحتوى السينمائي.

يقوم النظام بتحليل تفضيلات المستخدمين وأنماط مشاهداتهم السابقة لتقديم اقتراحات مخصصة بدقة عالية، مما يقلل من وقت البحث ويزيد من معدل الرضا والتفاعل مع المنصة.

المميزات التقنية الأساسية

- ترشيح المحتوى (Content-Based Filtering): تحليل خصائص الأفلام التي أعجبت المستخدم (مثل النوع، المخرج، والممثلين) لتقديم أفلام مشابهة في المحتوى.

التصفية التعاونية (Collaborative Filtering): استخدام تقنيات (Matrix Factorization) لاكتشاف أنماط التشابه بين المستخدمين المختلفين، واقتراح ما أعجب مستخدمين ذوي أذواق مشابهة.

محرك هجين (Hybrid Recommendation Engine): دمج أكثر من نموذج لضمان دقة الترشيحات وتجنب مشكلة "البداية الباردة" (Cold Start) للمستخدمين الجدد.

تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): معالجة تقييمات ومراجعات المستخدمين النصية لفهم أعمق لمدى إعجابهم بالعمل بعيداً عن مجرد النجوم.

المكونات والأدوات المستخدمة

لغة البرمجة Python

معالجة البيانات Pandas, NumPy

خوارزميات التعلم الآلي Scikit-learn

واجهة المستخدم Streamlit أو Flask لتقديم الترشيحات بشكل تفاعلي