Esse projeto tem como objetivo desenvolver um sistema de recomendação de filmes que possa sugerir aos usuários filmes que eles possam gostar.
Em experimentation.ipynb é explorado algumas heuristicas para realização das recomendações, tais quais:
- Totais de votos com respectiva nota média.
- Maior nota média (com um mínimo de votos)
- K-Nearest Neighbors (K-ésimo Vizinho mais Próximo)
O sistema usa algoritmos para analisar os dados dos usuários e seus hábitos de visualização e notas, bem como informações sobre os filmes para gerar recomendações personalizadas. O sistema também pode ser usado para descobrir novos filmes que os usuários podem não ter conhecimento prévio.
Esse projeto é ideal para quem deseja criar seu próprio sistema de recomendação personalizado para seus usuários. Ele fornece uma base para começar a trabalhar com algoritmos de aprendizado de máquina e construir um sistema robusto que possa fornecer recomendações precisas aos usuários.
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