Flixmate

Sobre o Projeto

O Flixmate é uma plataforma inovadora que utiliza Machine Learning para criar recomendações personalizadas de filmes. Através de um sistema de feedback baseado em likes e deslikes, a aplicação aprende continuamente os gostos individuais de cada usuário e oferece sugestões cada vez mais precisas.

Este projeto foi desenvolvido como uma exploração prática de algoritmos de recomendação e integração com serviços de nuvem, demonstrando a aplicação de conceitos de inteligência artificial em um contexto real e utilizável.

🎯 Funcionalidades Principais

• Sistema de recomendação personalizado baseado em Machine Learning
• Interface intuitiva para avaliação de filmes (like/dislike)
• Aprendizado contínuo dos padrões de preferência do usuário
• Integração com Azure Machine Learning para processamento de IA
• Banco de dados robusto para armazenamento de feedbacks e histórico

🛠️ Stack Tecnológica

• Backend: Java com Spark Framework para APIs REST
• Inteligência Artificial: Azure Machine Learning (SVD Recommender)
• Frontend: HTML5, CSS3 e JavaScript vanilla
• Banco de Dados: MySQL para persistência de dados
• Cloud: Azure para hospedagem do modelo de ML

💡 Aprendizados e Desafios

Durante o desenvolvimento do Flixmate, enfrentei diversos desafios técnicos interessantes, como a implementação de algoritmos de filtragem colaborativa, a otimização de queries para melhor performance e a integração eficiente com serviços de nuvem. O projeto também proporcionou uma compreensão profunda de como sistemas de recomendação funcionam em produção.

🚀 Próximos Passos

• Implementação de filtragem por gênero e outros metadados
• Sistema de reviews textuais com análise de sentimento
• Recomendações baseadas em grupos e amigos
• Migração para arquitetura de microserviços