recommendation system

🎬 فكرة المشروع المشروع عبارة عن Movie Recommendation & Search Engine بيجمع بين: 🔎 البحث عن الأفلام 🤖 نظام توصية ذكي (AI) 🌐 جلب بيانات حقيقية من TMDB API 🎥 عرض التريلر + 👥 طاقم العمل ⚙️ مكونات النظام 1. 📂 تحميل وتجهيز البيانات (Data Preprocessing) بيتم تحميل 4 ملفات CSV: flixpatrol Hollywood Stories IMDB Netflix اللي بيحصل: توحيد أسماء الأعمدة (lowercase + strip) دمج كل الداتا في DataFrame واحد حذف الأعمدة المكررة توحيد أسماء الأعمدة المهمة: name → title plot/overview → description listed_in → genre ------------------------------------------- 2. 🤖 نظام التوصية (Recommendation System) التقنية المستخدمة: TF-IDF Vectorizer Cosine Similarity الفكرة: كل فيلم يتحول لـ vector نقيس مدى التشابه بين الأفلام ------------------------------------ 3. 🌐 TMDB API Integration الوظائف: search_tmdb() → يبحث عن الفيلم fetch_tmdb() → يجلب البيانات get_full_movie() → يجمع: 🎬 التفاصيل 🎥 التريلر 👥 الكاست ----------------------------------- 4. 🚀 Flask Backend Routes: 🏠 / يعرض الصفحة الرئيسية (HTML) 🔍 /search?q=movie_name يستقبل اسم الفيلم يبحث في: الداتا المحلية TMDB ---------------------------- 🔄 Workflow (خط سير النظام) المستخدم يكتب اسم فيلم السيرفر: يدور في الداتا المحلية يجيب أفضل match يطلب بيانات من TMDB يجمع: صورة تقييم تريلر ممثلين يشغل نظام التوصية يرجع كل البيانات للواجهة 💡 مميزات المشروع ✅ دمج أكثر من Dataset ✅ نظام توصية فعلي باستخدام AI ✅ API حقيقي (TMDB) ✅ دعم التريلر والكاست ✅ أداء عالي باستخدام multithreading ✅ سهل التوسعة