Este projeto tem como objetivo construir um sistema de recomendação de filmes baseado em similaridade de conteúdo, utilizando técnicas de processamento de linguagem natural e análise de dados.
🔗 Acesse o notebook do projeto
O projeto foi desenvolvido em Python e utiliza as seguintes bibliotecas:
pandas– Manipulação de dados tabularesnumpy– Operações matemáticas e vetoriaissklearn– Vetorização de texto e cálculo de similaridadeCountVectorizercosine_similarity
nltk– Pré-processamento de texto (opcional, dependendo da limpeza aplicada)matplotlib/seaborn– Visualização de dados (se aplicável)
O sistema permite ao usuário inserir o nome de um filme e retorna uma lista de recomendações com base na similaridade de conteúdo (gênero, elenco, diretor, palavras-chave, etc.).
Exemplo de saída:
Filme selecionado: The Dark Knight Filmes recomendados:
- Batman Begins
- The Prestige
- Inception
- The Avengers
- Iron Man
A recomendação é feita com base na vetorização dos dados e cálculo da similaridade de cosseno entre os filmes.
- Clone o repositório:
git clone https://github.com/jaquelinesfernandes/movie_recommendation.git
- Execute o notebook movie_recomends.ipynb em um ambiente Jupyter.
• O dataset utilizado contém informações como título, elenco, diretor, palavras-chave e gênero dos filmes. • O modelo não utiliza aprendizado supervisionado, sendo baseado exclusivamente em similaridade de conteúdo.