Ileri_Python_Proje

TF-IDF algoritması ile oyun tavsiye sistemi

Veri setini bu linkten indirin = https://www.kaggle.com/datasets/fronkongames/steam-games-dataset

---

1. Projenin Genel Amacı

• Kullanıcıların oynadığı oyunlara veya belirttiği oyun isimlerine göre benzer oyunları öneren bir sistem geliştirilmiştir.
• Öneriler, oyunların açıklamaları, türleri, etiketleri ve ekran görüntüleri gibi metin tabanlı veriler üzerinden TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) algoritması ile hesaplanan benzerliklere dayanmaktadır.
• Kullanıcı geri bildirimleri (beğenme veya beğenmeme) de öneri sistemine dahil edilerek daha kişiselleştirilmiş sonuçlar sunulmaktadır.

---

2. Kullanılan Teknolojiler ve Kütüphaneler

• Python: Projenin temel programlama dili.
• Tkinter: Kullanıcı arayüzü (GUI) oluşturmak için kullanılmıştır.
• Pandas: Veri işleme ve CSV dosyalarını okumak için kullanılmıştır.
• Requests: Steam API ve diğer web isteklerini gerçekleştirmek için kullanılmıştır.
• BeautifulSoup: HTML temizleme ve web scraping işlemleri için kullanılmıştır.
• Scikit-learn: TF-IDF vektörleştirme ve benzerlik hesaplamaları için kullanılmıştır.
• Threading ve ThreadPoolExecutor: Çoklu iş parçacığı kullanılarak API isteklerinin ve hesaplamaların daha hızlı yapılması sağlanmıştır.

---

3. Kodun Ana Bölümleri

a. Cache Yönetimi

• load_cache ve save_cache fonksiyonları, oyun bilgilerini bir JSON dosyasında önbelleğe alarak API isteklerini azaltır ve performansı artırır.

b. Steam API Entegrasyonu

• Kullanıcının Steam ID'sine göre son oynadığı oyunlar Steam API üzerinden alınır.
• son_oynanan_oyuna_oneri fonksiyonu, kullanıcının son oynadığı oyunların AppID'lerini döndürür.

c. Oyun Bilgisi Çekme

• bilgi_cek fonksiyonu, bir oyunun açıklama metnini Steam mağazasından alır ve HTML etiketlerinden temizler.
• Bu bilgiler, oyunlar arasındaki benzerlikleri hesaplamak için kullanılır.

d. TF-IDF ile Benzerlik Hesaplama

• onerilen_oyun_mantigi fonksiyonu, kullanıcının belirttiği oyun ismine göre diğer oyunlarla olan benzerlikleri hesaplar.
• TF-IDF algoritması, oyunların açıklama metinlerini vektörleştirir ve cosine similarity ile benzerlik skorları hesaplanır.

e. Kullanıcı Geri Bildirimi

• Kullanıcılar, önerilen oyunları "Beğendim" veya "Beğenmedim" olarak işaretleyebilir.
• Bu geri bildirimler, bir CSV dosyasında saklanır ve öneri skorlarına etki eder.

f. Fiyat-Performans Önerisi

• onerilen_fiyat_performans_mantigi fonksiyonu, oyunların fiyat bilgilerini SteamDB üzerinden çekerek fiyat-performans analizi yapar.
• Kullanıcıya en iyi fiyat-performans oranına sahip oyun önerilir.

g. Kullanıcı Arayüzü (GUI)

• Tkinter kullanılarak bir grafiksel arayüz oluşturulmuştur.
• Kullanıcı, oyun ismini veya Steam ID'sini girerek öneri alabilir.
• Öneriler, arayüzde listelenir ve kullanıcı geri bildirimleri alınabilir.

---

4. Projenin İşleyişi

1. Oyun İsmi ile Öneri:

   • Kullanıcı, bir oyun ismi girer.
   • Sistem, girilen oyun ismine benzer oyunları TF-IDF algoritması ile analiz ederek önerir.

2. Steam ID ile Öneri:

   • Kullanıcı, Steam ID'sini girer.
   • Sistem, kullanıcının son oynadığı oyunları bulur ve bu oyunlara benzer oyunları önerir.

3. Geri Bildirim:

   • Kullanıcı, önerilen oyunları beğenip beğenmediğini işaretleyebilir.
   • Bu geri bildirimler, öneri algoritmasının sonuçlarını etkiler.

4. Fiyat-Performans Önerisi:

   • Sistem, önerilen oyunlar arasından en iyi fiyat-performans oranına sahip oyunu belirler ve kullanıcıya sunar.

---

5. Sonuç

Bu proje, kullanıcıların oyun tercihlerini analiz ederek onlara en uygun oyunları önermeyi hedefleyen bir sistemdir. Kullanıcı geri bildirimleri ve fiyat-performans analizi gibi özelliklerle öneri sistemi daha da geliştirilmiştir. Bu sayede, kullanıcılar hem ilgi alanlarına uygun hem de bütçelerine uygun oyunlar bulabilirler.