قمتُ بتطوير نظام توصية بالمطاعم قائم على المعرفة يقترح المطاعم بناءً على تفضيلات المستخدم مثل نوع المطبخ، الموقع، والميزانية. بخلاف أنظمة التوصية المعتمدة على Collaborative Filtering، يعتمد هذا النظام على خصائص المطاعم مما يساهم في تجنب مشكلة Cold-Start.

تم تطوير النظام باستخدام Python وPandas وStreamlit مع الاعتماد على بيانات حقيقية من مجموعة بيانات Zomato لتوليد توصيات مخصصة للمستخدمين.

يقوم محرك التوصية بتصفية المطاعم وفق تفضيلات المستخدم، ثم ترتيب النتائج باستخدام دالة تقييم موزونة تعتمد على تقييم المستخدمين وعدد الأصوات كمؤشر على الموثوقية. بعد ذلك يتم تطبيع القيم وعرض أفضل التوصيات (Top-N)، مع تقديم تفسيرات واضحة توضح سبب ترشيح كل مطعم للمستخدم.