AJAX Movie Recommendation System with Sentiment Analysis
1.0.0
Обновленную версию этого приложения можно найти по адресу: https://github.com/kishan0725/the-movie-cinema
Система рекомендаций на основе контента рекомендует фильмы, подобные пользователю, нравятся и анализируют настроения на обзорах, приведенных пользователем для этого фильма.
Детали фильмов (заголовок, жанр, время выполнения, рейтинг, плакат и т. Д.) Получаются с использованием API от TMDB, https://www.themoviedb.org/documentation/api и использование IMDB идентификатора фильма в API, я сделал Web Scrapeing, чтобы получить обзоры, которые были даны по beautifulsoup4 , и выполняли обзоры.
Ссылка на демонстрацию YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=DHVEPTYECFW
Я разработал аналогичное приложение под названием «Кино кино», которое поддерживает все языковые фильмы. Но единственное, что отличается от этого приложения, - это то, что я использовал рекомендательный двигатель TMDB в «кинотеатре». Рекомендационная часть, разработанная мной в этом приложении, не поддерживает многоязычные фильмы, поскольку она потребляет 200% оперативной памяти (даже после развертывания его в Heroku) для создания матрицы векторизатора подсчета для всех 700 000+ фильмов в TMDB.
Ссылка на приложение "The Movie Cinema": https://tmc.kishanlal.dev/
Если вы не можете найти фильм, который вы ищете через автоматические перегородки во время печати, не нужно беспокоиться. Просто введите название фильма и нажмите «Введите». Даже если вы делаете некоторые опечатки, это все равно должно работать нормально.
Исходный код: https://github.com/kishan0725/the-movie-cinema
Создайте учетную запись в https://www.themoviedb.org/, нажмите на ссылку API с левой боковой панели в настройках вашей учетной записи и заполните все детали, чтобы подать заявку на ключ API. Если вас попросят URL -адрес веб -сайта, просто дайте «Na», если у вас его нет. Вы увидите ключ API в своей боковой панели API , как только ваш запрос будет утвержден.
pip install -r requirements.txtstatic/recommend.js и нажмите «Сохранить».main.py , выполнив командную python main.pyhttp://127.0.0.1:5000/ в адресной строке.
Как он решает, какой элемент наиболее похож на элемент, любит пользователь? Вот идут оценки сходства.
Это числовое значение в диапазоне от нуля до одного, которое помогает определить, сколько два элемента похожи друг на друга по шкале от нуля до одного. Этот показатель сходства получается измерением сходства между текстовыми деталями обоих элементов. Таким образом, оценка сходства является мерой сходства между данными текстовыми деталями двух элементов. Это может быть сделано косинусным знаком.
Сходство косинуса - это метрика, используемая для измерения того, насколько похожи документы независимо от их размера. Математически он измеряет косинус угла между двумя векторами, проецируемыми в многомерном пространстве. Сходство косинуса выгодно, потому что даже если два подобных документа находятся далеко друг от друга на расстоянии евклидова (из -за размера документа), скорее всего, они все еще могут быть ориентированы ближе друг к другу. Чем меньше угол, выше сходство косинуса.
Подробнее о сходстве косинуса: понимание математики, стоящей за косинусным сходством
