Movie Recommendation System

Système de recommandation de films

Table des matières

• Aperçu
• Démo
• Architecture
• Installation
• Arborescence du répertoire

Aperçu

Le but d’un système de recommandation est essentiellement de rechercher du contenu qui pourrait intéresser un individu. De plus, cela implique un certain nombre de facteurs pour créer des listes personnalisées de contenus utiles et intéressants spécifiques à chaque utilisateur/individu. Les systèmes de recommandation sont des algorithmes basés sur l'intelligence artificielle qui parcourent toutes les options possibles et créent une liste personnalisée d'éléments intéressants et pertinents pour un individu. Ces résultats sont basés sur leur profil, leur historique de recherche/navigation, ce que regardent d'autres personnes ayant des caractéristiques/données démographiques similaires et quelle est la probabilité que vous regardiez ces films.

A propos de ce projet :

Il s'agit d'une application Web simplifiée qui peut recommander différents types de films similaires en fonction des intérêts de l'utilisateur.

Démo :

Lien vers l'application

Architecture

Ensemble de données

• Lien vers l'ensemble de données

Installation

MESURES:

Cloner le référentiel

https://github.com/dipesg/Movie-Recommendation-System.git

Créez un environnement conda après avoir cloné le référentiel dans un dossier particulier

conda create -n venv python=3.7 -y

Activer l'environnement

conda activate venv

Installer les exigences

pip install -r requirements.txt

exécutez ce fichier pour générer le fichier pickle.

generetingEmbedding.py

Exécutez maintenant la commande suivante dans l'invite de commande pour exécuter l'application

streamlit run app.py

Author: Dipesh Silwal
Email: [email protected]

Arborescence du répertoire

Technologies utilisées