Processo
AI Movie Recommender nasce come piattaforma sperimentale dedicata alla personalizzazione dei contenuti audiovisivi attraverso l’uso di modelli predittivi.
L’obiettivo è stato quello di costruire un motore di raccomandazione capace di comprendere la relazione tra emozioni, trame e comportamenti utente, sfruttando tecniche di feature extraction, NLP e similarity mapping.
Il progetto è stato sviluppato con un approccio modulare, combinando analisi statistica e machine learning supervisionato, per ottenere un equilibrio tra precisione e leggerezza computazionale.
L’architettura consente di adattare il motore a dataset di diversa scala e di integrare nuovi criteri di raccomandazione con rapidità e stabilità.
Finalità
Il sistema dimostra come l’analisi intelligente dei dati possa migliorare l’esperienza utente e supportare decisioni di contenuto più consapevoli.
Grazie al suo design scalabile, AI Movie Recommender può essere utilizzato come base per applicazioni di streaming, piattaforme educative o sistemi di discovery personalizzati.
L’approccio orientato all’AI interpretativa apre la strada a soluzioni più empatiche e adattive nel campo dell’intrattenimento digitale.
