handecarkci/youtube-video-recommender

🎬 YouTube Video Recommendation System (Content-Based Filtering)

Bu proje, YouTube'daki videolara benzer içerikleri öneren bir content-based filtering sistemidir.
Kullanıcı bir video başlığı girer ve sistem, başlık, açıklama ve etiketleri temel alarak benzer 5 videoyu önerir.

---

📦 Dataset

• Kaynak: YouTube Trending Videos - Kaggle
• Kullanılan dosya: USvideos.csv (küçültülmüş örneği: USvideos_sample.csv)

---

🧠 Kullanılan Teknolojiler

• Python, pandas, numpy
• scikit-learn → TF-IDF Vectorizer, cosine similarity
• joblib (model kaydetme)
• matplotlib, wordcloud (görselleştirme)
• Streamlit (web uygulaması)

---

🔍 Proje Adımları

1. title, description, tags sütunları seçildi ve temizlendi.
2. Bu sütunlar birleştirilerek tek bir text kolonu oluşturuldu.
3. TF-IDF ile metin vektörleştirildi.
4. Cosine similarity ile videolar arası benzerlik hesaplandı.
5. Kullanıcı başlığına en çok benzeyen ilk 5 video önerildi.

---

💻 Web Uygulaması (Streamlit)

Projeye bir Streamlit arayüzü entegre edildi.

🚀 Uygulamayı Başlatmak:

pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py




Kullanıcı arayüzü üzerinden bir video başlığı girerek önerileri alabilirsiniz.(verisetindene varsa)

📊 Görselleştirme
En sık kullanılan 15 YouTube etiketi

Başlıklarda en sık geçen 15 kelime

Kelime bulutu (word cloud) gösterimi

📁 Dosya Yapısı
youtube-recommendation/
├── USvideos_sample.csv
├── app.py
├── youtube_recommender.ipynb
├── tfidf_vectorizer.pkl
├── cosine_similarity.pkl
├── youtube_df.pkl
├── title_indices.pkl
├── requirements.txt
└── README.md


🌐 Model Paylaşımı (Opsiyonel)
Eğitilen modeller Hugging Face üzerine yüklenebilir:
https://huggingface.co/yazodi/youtube-video-recommender

✍️ Yazar
Hande Çarkcı
📫 GitHub | 💡 Data Science & AI Öğrencisi

📦 Requirements

streamlit
pandas
numpy
scikit-learn
joblib
matplotlib
wordcloud


---