نظام توصية أفلام ذكي باستخدام الذكاء الاصطناعي

قمت بتطوير نظام متكامل لتوصية الأفلام يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي وMachine Learning بهدف تقديم اقتراحات أفلام مخصصة لكل مستخدم بناءً على اهتماماته وتقييماته وتفاعله مع النظام. المشروع لا يعتمد فقط على اقتراح الأفلام الأعلى تقييماً، بل يقوم بتحليل تفضيلات المستخدم وسلوكه مع الوقت لتقديم توصيات أكثر دقة وذكاء. فكرة المشروع يقوم المستخدم بالتسجيل داخل الموقع ثم كتابة طلبه بشكل طبيعي مثل: أريد فيلم كوميدي ممتع رشحلي فيلم خيال علمي للمراهقين أريد فيلم رعب أريد فيلم عائلي مناسب للجميع بعد ذلك يقوم النظام بتحليل الطلب وفهم: نوع الفيلم المطلوب الـ Mood أو الـ Vibe الفئة العمرية المناسبة ثم يقوم بترشيح فيلم مناسب باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي. بعد مشاهدة الفيلم يستطيع المستخدم: تقييم الفيلم من 1 إلى 5 كتابة Review عن رأيه ومشاعره تجاه الفيلم ويستخدم النظام هذه البيانات لتحسين الترشيحات المستقبلية بشكل مستمر. التقنيات المستخدمة: Machine Learning SVD Matrix Factorization Hybrid Recommendation System User Feedback Reranking NLP (معالجة اللغة الطبيعية) TF-IDF Vectorization Logistic Regression Sentiment Analysis Backend & Deployment Python Flask PostgreSQL Railway Deployment Gunicorn مميزات النظام نظام توصية ذكي يعتمد على تفضيلات المستخدم دعم التوصيات باستخدام الـ Chat تحليل مشاعر المستخدم من خلال الـ Reviews تعلم مستمر من تقييمات المستخدمين فلترة حسب النوع والفئة العمرية قاعدة بيانات لحفظ التقييمات والمحادثات نظام Feedback لتحسين التوصيات بمرور الوقت دعم التخصيص لكل مستخدم بشكل منفصل البيانات المستخدمة تم تدريب النظام باستخدام: Netflix Ratings Dataset IMDb Reviews Dataset مع تنفيذ عمليات: تنظيف البيانات معالجة البيانات الضخمة Sampling Feature Engineering NLP Preprocessing فكرة التطوير المستقبلية إضافة Semantic Embeddings لفهم الطلبات بشكل أذكى استخدام نماذج Deep Learning للتوصيات دعم اقتراح عدة أفلام بدلاً من فيلم واحد إضافة Posters وصفحات تفاصيل للأفلام تحسين فهم المشاعر إلى Emotions كاملة وليس Positive/Negative فقط الهدف من المشروع إنشاء تجربة تفاعلية ذكية تجعل المستخدم يشعر أن النظام يفهم ذوقه الحقيقي ويقدم له توصيات مخصصة تتطور مع الوقت بناءً على تفاعله وآرائه.