Este projeto foca na aplicação da técnica de classificação por similaridade, utilizando o cálculo do cosseno, para recomendar filmes. O objetivo principal é demonstrar a utilidade e a aplicabilidade desta técnica em sistemas de recomendação, sem a intenção de desenvolver um sistema completo.
- Recomendações Baseadas em Similaridade: Sugestões de filmes com base na similaridade entre preferências dos usuários, calculada pelo cosseno entre vetores de características.
- Filtro por Gênero e Categoria: Busca de filmes por critérios específicos como gênero, ano de lançamento e popularidade.
- Avaliação de Filmes: Opção para os usuários avaliarem filmes, contribuindo para a precisão das recomendações.
- Interface Simples e Intuitiva: Design que facilita a navegação e a descoberta de novos filmes.
- Demonstração de Conceito: Evidencia a eficácia da classificação por similaridade na recomendação de conteúdos.
- Adaptabilidade: Possibilidade de adaptação da técnica para diversos segmentos de produtos e serviços.
- Facilidade de Integração: Pode ser integrado a diferentes plataformas com ajustes mínimos.
- Aprimoramento Contínuo: Feedback dos usuários melhora a precisão das recomendações ao longo do tempo.
- Plataformas de Streaming: Melhoria na experiência do usuário em serviços como Netflix, Amazon Prime Video e Disney+.
- E-commerce de Mídia: Recomendação de filmes para compra ou aluguel em lojas online.
- Sites de Crítica de Cinema: Sugestões baseadas nas preferências e avaliações dos visitantes.
- Aplicativos de Rede Social: Personalização de recomendações de filmes para compartilhamento entre amigos.
Este projeto, embora focado em filmes, pode ser facilmente adaptado e expandido para recomendar qualquer tipo de produto ou serviço, utilizando a mesma técnica de similaridade por cosseno. Exemplos incluem recomendações de livros, músicas, produtos eletrônicos, e até serviços como restaurantes e hotéis.
Material criado por Roberto R Balbinotti
Pós-Graduação em Visão Computacional
Módulo Matemática e Estatística Aplicada - Data Science Academy