AJAX Movie Recommendation System with Sentiment Analysis
1.0.0
A versão atualizada deste aplicativo pode ser encontrada em: https://github.com/kishan0725/the-movie-cinema
O sistema de recomendação baseado em conteúdo recomenda filmes semelhantes aos usuários do filme e analisa os sentimentos nas resenhas dadas pelo usuário para esse filme.
The details of the movies(title, genre, runtime, rating, poster, etc) are fetched using an API by TMDB, https://www.themoviedb.org/documentation/api, and using the IMDB id of the movie in the API, I did web scraping to get the reviews given by the user in the IMDB site using beautifulsoup4 and performed sentiment analysis on those reviews.
Link para a demonstração do YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=dhveptyecfw
Eu desenvolvi um aplicativo semelhante chamado "The Movie Cinema", que suporta todos os filmes de idiomas. Mas a única coisa que difere desse aplicativo é que eu usei o mecanismo de recomendação do TMDB no "The Movie Cinema". A parte de recomendação desenvolvida por mim neste aplicativo não suporta filmes em vários idiomas, pois consome 200% da RAM (mesmo depois de implantá-lo na Heroku) para gerar matriz de vetorizador de contagem para todos os mais de 700.000 filmes do TMDB.
Link para o aplicativo "The Movie Cinema": https://tmc.kishanlal.dev/
Se você não consegue encontrar o filme que está procurando por meio de sugestões automáticas durante a digitação, não há necessidade de se preocupar. Basta digitar o nome do filme e pressionar "Enter". Mesmo se você fizer alguns erros de digitação, ainda deve funcionar bem.
Código fonte: https://github.com/kishan0725/the-movie-cinema
Crie uma conta em https://www.themoviedb.org/, clique no link API na barra lateral esquerda nas configurações da sua conta e preencha todos os detalhes para solicitar a tecla API. Se você solicitar o URL do site, basta dar "Na" se você não tiver um. Você verá a chave da API na barra lateral API assim que sua solicitação for aprovada.
pip install -r requirements.txtstatic/recommend.js e pressione Salvar.main.py executando o comando python main.pyhttp://127.0.0.1:5000/ na barra de endereços.
Como ele decide qual item é mais semelhante ao item que o usuário gosta? Aqui vêm as pontuações de similaridade.
É um valor numérico varia entre zero a um que ajuda a determinar quanto dois itens são semelhantes entre si em uma escala de zero a um. Essa pontuação de similaridade é obtida medindo a semelhança entre os detalhes do texto de ambos os itens. Portanto, a pontuação de similaridade é a medida de similaridade entre os detalhes do texto de dois itens. Isso pode ser feito por cosseno similaridade.
A similaridade de cosseno é uma métrica usada para medir o quão semelhantes os documentos são independentes de seu tamanho. Matematicamente, ele mede o cosseno do ângulo entre dois vetores projetados em um espaço multidimensional. A similaridade de cosseno é vantajosa porque, mesmo que os dois documentos semelhantes estejam distantes pela distância euclidiana (devido ao tamanho do documento), é provável que eles ainda possam ser orientados mais próximos. Quanto menor o ângulo, maior a similaridade do cosseno.
Mais sobre similaridade de cosseno: entender a matemática por trás da similaridade de cosseno
