Movie Recommendation System

نظام ذكي مصمم لتحليل تفضيلات المستخدمين وسلوكهم لتقديم توصيات أفلام مخصصة بدقة عالية، مما يساهم في تحسين تجربة المستخدم وزيادة التفاعل مع المنصة.

التقنيات والآلية البرمجية المستخدمة:

التصفية التعاونية (Collaborative Filtering):

بناء خوارزميات تعتمد على سلوك وتقييمات المستخدمين المتشابهين في الاهتمامات للتنبؤ بالأفلام التي قد تنال إعجاب المستخدم الحالي (User-Based & Item-Based Collaborative Filtering).

التصفية القائمة على المحتوى (Content-Based Filtering):

تحليل خصائص الأفلام نفسها (مثل: النوع، المخرج، الممثلين، والكلمات المفتاحية) ومطابقتها مع سجل المشاهدة الخاص بالمستخدم لتقديم اقتراحات دقيقة ومتجانسة.

الأنظمة الهجينة ومعالجة البيانات (Hybrid Systems & Data Processing):

دمج الأساليب المختلفة لضمان كفاءة النظام وتجنب مشكلة "البداية الباردة" (Cold Start Problem) للمستخدمين الجدد، مع تنظيف ومعالجة البيانات الضخمة لضمان سرعة واستجابة النظام في تقديم التوصيات اللحظية