https://github.com/fatihilhan42/movie_recommendation_system
This project includes a system that provides personalised movie recommendations to movie lovers. Using TF-IDF and cosine similarity algorithms, it finds similar films based on a user-selected film title.
https://github.com/fatihilhan42/movie_recommendation_system
content-based-recommendation cosine-similarity movie-recommendation python recommender-system tf-idf
Last synced: 2 months ago
JSON representation
This project includes a system that provides personalised movie recommendations to movie lovers. Using TF-IDF and cosine similarity algorithms, it finds similar films based on a user-selected film title.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/fatihilhan42/movie_recommendation_system
- Owner: fatihilhan42
- Created: 2024-03-06T11:08:52.000Z (about 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-03-06T11:20:31.000Z (about 1 year ago)
- Last Synced: 2025-01-29T06:24:53.376Z (4 months ago)
- Topics: content-based-recommendation, cosine-similarity, movie-recommendation, python, recommender-system, tf-idf
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 10.9 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: readme.md
Awesome Lists containing this project
README
# Film Öneri Sistemi
Bu proje, film severlere kişiselleştirilmiş film önerileri sunan bir sistem içerir. TF-IDF ve kosinüs benzerliği algoritmalarını kullanarak, kullanıcının seçtiği bir film başlığına dayanarak benzer filmleri bulur.
## Nasıl Çalışır?
**Veri Seti:** İlk adımda, TMDB (The Movie Database) veri seti kullanılarak film verileri toplanır. Bu veri seti, filmlerin başlıkları, açıklamaları, türleri, anahtar kelimeleri, oyuncuları ve yönetmenleri gibi çeşitli özellikleri içerir.
**TF-IDF ve Kosinüs Benzerliği:** Veri setindeki metin tabanlı özellikler, TF-IDF vektörlerine dönüştürülür. Ardından, kosinüs benzerliği algoritması kullanılarak her film arasındaki benzerlik skorları hesaplanır.
**Arayüz:** Kullanıcılar, Streamlit kullanarak oluşturulan arayüzü kullanarak bir film başlığı seçerler. Ardından, sistem seçilen film başlığına dayanarak en yakın filmleri bulur ve kullanıcıya sunar.
Kurulum
1. Proje dizinine gidin:
2. Gerekli kütüphaneleri yükleyin:
```python
pip install -r requirements.txt
```
3. Uygulamayı başlatın:
```python
streamlit run app.py
```
## Kullanım
1. Arayüzdeki film seçme alanından bir film başlığı seçin.
2. "Öneri Al" butonuna tıklayın.
3. En yakın filmleri görüntüleyin ve keyifli bir film deneyimi yaşayın!
https://github.com/fatihilhan42/Movie_Recommendation_System/assets/63750425/f18b9b7d-f129-4166-9771-2353e242f63a