AJAX Movie Recommendation System with Sentiment Analysis
1.0.0
يمكن العثور على الإصدار المحدث من هذا التطبيق على: https://github.com/kishan0725/the-movie-cinema
يوصي نظام التوصية المستند إلى المحتوى بأفلام مماثلة لمستخدم الفيلم يحب ويحلل المشاعر على المراجعات التي قدمها المستخدم لهذا الفيلم.
يتم جلب تفاصيل الأفلام (العنوان ، النوع ، وقت التشغيل ، التصنيف ، الملصق ، إلخ) باستخدام API بواسطة TMDB ، https://www.themoviedb.org/documentation/API ، واستخدام معرف IMDB للفيلم في واجهة برمجة beautifulsoup4 ، لقد قمت بتجفيفها على شبكة الإنترنت.
رابط إلى YouTube Demo: https://www.youtube.com/watch؟v=dhveptyecfw
لقد طورت تطبيقًا مشابهًا يسمى "The Movie Cinema" الذي يدعم جميع أفلام اللغة. لكن الشيء الوحيد الذي يختلف عن هذا التطبيق هو أنني استخدمت محرك توصية TMDB في "السينما السينمائية". لا يدعم جزء التوصية الذي طورته لي في هذا التطبيق الأفلام متعددة اللغة لأنه يستهلك 200 ٪ من ذاكرة الوصول العشوائي (حتى بعد نشره على Heroku) لإنشاء مصفوفة ناقلات العد لجميع الأفلام البالغ عددها 700000 في TMDB.
رابط إلى تطبيق "The Movie Cinema": https://tmc.kishanlal.dev/
إذا لم تتمكن من العثور على الفيلم الذي تبحث عنه من خلال اختفاء السيارات أثناء الكتابة ، فلا داعي للقلق. ببساطة اكتب اسم الفيلم واضغط على "Enter". حتى لو قمت بعمل بعض الأخطاء المطبعية ، يجب أن تعمل بشكل جيد.
رمز المصدر: https://github.com/kishan0725/the-movie-cinema
قم بإنشاء حساب في https://www.themoviedb.org/ ، انقر على رابط API من الشريط الجانبي الأيسر في إعدادات حسابك واملأ جميع التفاصيل للتقدم بطلب للحصول على مفتاح API. إذا طُلب منك عنوان URL لموقع الويب ، فما عليك سوى إعطاء "NA" إذا لم يكن لديك واحد. سترى مفتاح API في الشريط الجانبي لـ API بمجرد الموافقة على طلبك.
pip install -r requirements.txtstatic/recommend.js واضغط على الحفظ.main.py عن طريق تنفيذ الأمر python main.pyhttp://127.0.0.1:5000/ في شريط العناوين.
كيف يقرر العنصر الأكثر تشابهًا مع المستخدم الذي يحب المستخدم؟ هنا تأتي درجات التشابه.
إنها قيمة رقمية تتراوح بين صفر إلى واحد تساعد على تحديد مقدار العنصرتين المشابهة لبعضهما البعض على مقياس من الصفر إلى واحد. يتم الحصول على درجة التشابه هذه لقياس التشابه بين تفاصيل النص لكلا العنصرين. لذلك ، درجة التشابه هي مقياس التشابه بين تفاصيل النص المعطى لعنصرين. يمكن القيام بذلك عن طريق تشابه جيب التمام.
تشابه جيب التمام هو مقياس يستخدم لقياس مدى تشابه المستندات بغض النظر عن حجمها. رياضيا ، يقيس جيب التمام للزاوية بين اثنين من المتجهات المسقطة في مساحة متعددة الأبعاد. تشابه جيب التجربة مفيد لأنه حتى لو كانت الوثيقان المماثلان بعيدًا عن المسافة الإقليدية (بسبب حجم الوثيقة) ، فمن المحتمل أن تظل موجهة نحو ذلك. أصغر الزاوية ، أعلى من جيب التمام.
المزيد عن تشابه جيب التمام: فهم الرياضيات وراء تشابه جيب التمام
