Movie Recommendation System
1.0.0
Der Zweck eines Empfehlungssystems besteht grundsätzlich darin, nach Inhalten zu suchen, die für eine Person interessant wären. Darüber hinaus sind eine Reihe von Faktoren erforderlich, um personalisierte Listen mit nützlichen und interessanten Inhalten zu erstellen, die für jeden Benutzer/jede Einzelperson spezifisch sind. Empfehlungssysteme sind auf künstlicher Intelligenz basierende Algorithmen, die alle möglichen Optionen durchgehen und eine individuelle Liste von Elementen erstellen, die für eine Person interessant und relevant sind. Diese Ergebnisse basieren auf ihrem Profil, ihrem Such-/Browserverlauf, dem, was andere Personen mit ähnlichen Merkmalen/demografischen Merkmalen sehen, und der Wahrscheinlichkeit, dass Sie diese Filme ansehen.
Hierbei handelt es sich um eine Streamlit-Webanwendung, die je nach Benutzerinteresse verschiedene Arten ähnlicher Filme empfehlen kann.
App-Link
SCHRITTE:
Klonen Sie das Repository
https://github.com/dipesg/Movie-Recommendation-System.gitErstellen Sie eine Conda-Umgebung, nachdem Sie das Repository in einen bestimmten Ordner geklont haben
conda create -n venv python=3.7 -yUmgebung aktivieren
conda activate venvInstallieren Sie die Anforderungen
pip install -r requirements.txtFühren Sie diese Datei aus, um die Pickle-Datei zu generieren.
generetingEmbedding.pyFühren Sie nun den folgenden Befehl in der Eingabeaufforderung aus, um die App auszuführen
streamlit run app.pyAuthor: Dipesh Silwal
Email: [email protected]
