Un PWA per esplorare film e serie che usa segnali di interesse dell utente per migliorare discovery e raccomandazioni nel tempo.
Il problema
La sola ricerca non basta a sostenere una discovery personale: serve un modello che raccolga segnali progressivi sulle preferenze.
La soluzione
Ho progettato un motore che combina esplorazione del catalogo, profili di gusto e segnali espliciti per rendere le proposte piu pertinenti.
Cosa ho costruito
Ho costruito un esperienza React e Vite con API Node ed Express, persistenza MySQL e integrazioni Claude e TMDB.
Come funziona
Discovery ? segnali di interesse ? profilo gusti ? ranking e raccomandazioni ? liste personali.
Scelte di engineering
La separazione tra UI PWA, API applicative, dati catalogo e segnali utente rende evolvibile il motore di raccomandazione.
Risultato
Un prodotto di discovery che usa ogni interazione per migliorare il profilo dell utente, non solo per restituire risultati di ricerca.
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