AJAX Movie Recommendation System with Sentiment Analysis

เนื้อหาที่ใช้กับภาพยนตร์-คอมมิวนิสต์-ระบบพร้อมกับการวิเคราะห์การใช้งาน-Ajax

แอปพลิเคชันที่อัปเดตเวอร์ชันนี้สามารถดูได้ที่: https://github.com/kishan0725/the-movie-cinema

ระบบแนะนำเนื้อหาแนะนำภาพยนตร์ที่คล้ายกับผู้ใช้ภาพยนตร์ที่ชอบและวิเคราะห์ความรู้สึกเกี่ยวกับบทวิจารณ์ที่ผู้ใช้กำหนดไว้สำหรับภาพยนตร์เรื่องนั้น

รายละเอียดของภาพยนตร์ (ชื่อประเภท, รันไทม์, คะแนน, beautifulsoup4 , ฯลฯ ) ถูกดึงโดยใช้ API โดย TMDB, https://www.themoviedb.org/documentation/API และใช้ IMDB ID ของภาพยนตร์ใน API

ลิงก์ไปยัง YouTube Demo: https://www.youtube.com/watch?v=DHVEPTYECFW

ภาพยนตร์ภาพยนตร์

ฉันได้พัฒนาแอพพลิเคชั่นที่คล้ายกันที่เรียกว่า "The Movie Cinema" ซึ่งรองรับภาพยนตร์ภาษาทั้งหมด แต่สิ่งเดียวที่แตกต่างจากแอปพลิเคชันนี้คือฉันใช้เครื่องมือแนะนำของ TMDB ใน "The Movie Cinema" ส่วนคำแนะนำที่พัฒนาโดยฉันในแอปพลิเคชันนี้ไม่สนับสนุนภาพยนตร์หลายภาษาเนื่องจากใช้ RAM 200% (แม้หลังจากนำไปใช้กับ Heroku) เพื่อสร้างเมทริกซ์ Vectorizer นับสำหรับภาพยนตร์ 700,000+ รายการใน TMDB

ลิงค์ไปยังแอปพลิเคชัน "The Movie Cinema": https://tmc.kishanlal.dev/

หากคุณไม่พบภาพยนตร์ที่คุณกำลังค้นหาผ่านการตรวจสอบอัตโนมัติขณะพิมพ์ไม่จำเป็นต้องกังวล เพียงพิมพ์ชื่อภาพยนตร์แล้วกด "Enter" แม้ว่าคุณจะทำผิดพลาดบางอย่างก็ควรทำงานได้ดี

ซอร์สโค้ด: https://github.com/kishan0725/the-movie-cinema

ให้ความสำคัญในเซสชั่นสดของ Krish บน YouTube

จะรับคีย์ API ได้อย่างไร?

สร้างบัญชีใน https://www.themoviedb.org/ คลิกที่ลิงค์ API จากแถบด้านข้างซ้ายในการตั้งค่าบัญชีของคุณและกรอกรายละเอียดทั้งหมดเพื่อสมัครคีย์ API หากคุณถูกขอให้ URL เว็บไซต์เพียงแค่ให้ "NA" ถ้าคุณไม่มี คุณจะเห็นคีย์ API ในแถบด้านข้าง API ของคุณเมื่อคำขอของคุณได้รับการอนุมัติ

วิธีเรียกใช้โครงการ?

1. โคลนหรือดาวน์โหลดที่เก็บนี้ไปยังเครื่องในพื้นที่ของคุณ
2. ติดตั้งไลบรารีทั้งหมดที่กล่าวถึงในไฟล์ required.txt ด้วยคำสั่ง pip install -r requirements.txt
3. รับคีย์ API ของคุณจาก https://www.themoviedb.org/ (อ้างอิงส่วนด้านบนเกี่ยวกับวิธีรับคีย์ API)
4. แทนที่ YOUR_API_KEY ใน ทั้งสอง สถานที่ (หมายเลขบรรทัด 15 และ 29) ของไฟล์ static/recommend.js และกดบันทึก
5. เปิดพรอมต์เทอร์มินัล/คำสั่งของคุณจากไดเรกทอรีโครงการของคุณและเรียกใช้ไฟล์ main.py โดยดำเนินการคำสั่ง python main.py
6. ไปที่เบราว์เซอร์ของคุณและพิมพ์ http://127.0.0.1:5000/ ในแถบที่อยู่
7. ไชโย แค่นั้นแค่นั้น

สถาปัตยกรรม

คะแนนความคล้ายคลึงกัน:

การตัดสินใจว่ารายการใดที่คล้ายกับรายการที่ผู้ใช้ชอบมากที่สุด ที่นี่มีคะแนนความคล้ายคลึงกัน

มันเป็นช่วงค่าตัวเลขระหว่างศูนย์ถึงหนึ่งซึ่งช่วยในการกำหนดว่าสองรายการมีความคล้ายคลึงกันในระดับศูนย์ถึงหนึ่งรายการ คะแนนความคล้ายคลึงกันนี้ได้รับการวัดความคล้ายคลึงกันระหว่างรายละเอียดข้อความของทั้งสองรายการ ดังนั้นคะแนนความคล้ายคลึงกันคือการวัดความคล้ายคลึงกันระหว่างรายละเอียดข้อความที่กำหนดของสองรายการ สิ่งนี้สามารถทำได้โดยความคล้ายคลึงกันของโคไซน์

ความคล้ายคลึงกันของโคไซน์ทำงานอย่างไร?

ความคล้ายคลึงกันของโคไซน์เป็นตัวชี้วัดที่ใช้ในการวัดว่าเอกสารมีความคล้ายคลึงกันอย่างไรโดยไม่คำนึงถึงขนาดของพวกเขา ในทางคณิตศาสตร์มันวัดโคไซน์ของมุมระหว่างเวกเตอร์สองตัวที่ฉายในพื้นที่หลายมิติ ความคล้ายคลึงกันของโคไซน์นั้นเป็นประโยชน์เพราะแม้ว่าเอกสารที่คล้ายกันทั้งสองจะอยู่ห่างกันโดยระยะทางยุคลิด (เนื่องจากขนาดของเอกสาร) โอกาสที่พวกเขาจะยังคงอยู่ใกล้กันมากขึ้น มุมที่เล็กกว่าความคล้ายคลึงกันของโคไซน์จะสูงขึ้น

เพิ่มเติมเกี่ยวกับความคล้ายคลึงกันของโคไซน์: การทำความเข้าใจคณิตศาสตร์เบื้องหลังความคล้ายคลึงกันของโคไซน์

แหล่งที่มาของชุดข้อมูล

1. ชุดข้อมูลภาพยนตร์ IMDB 5000
2. ชุดข้อมูลภาพยนตร์
3. รายชื่อภาพยนตร์ในปี 2561
4. รายการภาพยนตร์ในปี 2019
5. รายการภาพยนตร์ในปี 2020

ประวัติดาว