Cadastre filmes e séries, dê suas notas pessoais.
A IA vai encontrar colegas com gosto parecido
e recomendar títulos que você ainda não conhece.
Se você já entrou antes, seu perfil será restaurado automaticamente pelo nome.
🎬Recomendador de Filmes
Catálogo de Filmes e Séries
Avalie cada título direto no card. Use 🏷️ para preencher os metadados.
⭐ Avaliados
0 / 0
📋 Catalogados
0 / 10
Carregando catálogo…
➕ Adicionar filme ou série
Preencha os dados do título e os metadados que a turma definiu.
—
—
Preencha os metadados abaixo. Qualquer aluno pode colaborar.
🏷️ Metadados do filme
Esses dados ajudam a IA a fazer melhores recomendações. Qualquer aluno pode editar.
✨ Suas Recomendações
A IA vai comparar suas notas com as dos colegas e encontrar quem tem gosto parecido com o seu.
Avalie pelo menos 3 filmes antes de pedir recomendações.
🍿
Você ainda avaliou 0 filme(s).
Avalie pelo menos 3 para receber recomendações.
Analisando gostos e calculando vizinhos…
👥 Colegas com gosto parecido com o seu
🎬 Filmes recomendados para você
🧮 Abrindo a conta da IA
Aqui a recomendação deixa de ser caixa-preta: mostramos os números do KNN,
os pesos das notas e dos metadados, e o que mais empurra os eixos do mapa.
📊 Ranking do KNN
🧠 Conta do vizinho mais próximo
🗺️ O que empurra os eixos X e Y
🔬 Situação da IA
Veja como a IA enxerga os gostos da turma. Cada ponto é um colega. Quanto mais perto, mais parecido o gosto.
🗺️ Mapa de gostos da turma
PCA comprime todas as notas em 2 dimensões. Distância = diferença de gosto.
Você
Vizinhos
Outros
🌡️ Heatmap de avaliações
Cada linha é um aluno, cada coluna é um filme avaliado. Cor = nota. Cinza = não avaliado.
Não avaliado
🤢 Não gostei
😢 Não curti
😐 Foi ok
😊 Gostei
🤩 Amei
🧩 Grupos de Gosto — K-Means
O K-Means é um algoritmo de aprendizado não supervisionado: ele divide a turma
em grupos sem que ninguém diga quais são os grupos. Ele descobriu isso sozinho, só olhando as notas.
⏳
Aguardando o professor treinar o modelo Quando o professor clicar em "Treinar K-Means" no painel dele, os grupos vão aparecer aqui.
🎯 Títulos que o seu grupo curtiu
Sugestões baseadas nas notas altas dos colegas que caíram no mesmo grupo que você.
🧭
Mapa ocultado por enquanto Com poucos alunos, a projeção em 2D pode distorcer bastante os grupos. Os cards e as recomendações acima continuam válidos.
🗺️ Mapa de grupos (K-Means + PCA)
Mesmas posições do mapa de cima, mas agora coloridas pelo grupo que o K-Means descobriu.