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Movie_Recommendation_System / app.py

DavidHosp

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	import matplotlib.pyplot as plt
	import io
	from PIL import Image
	import pickle
	import pandas as pd
	import gradio as gr

	def generar_recomendacion(svd_model, user_id, df, genres, top=5):
	# Filtrar las películas que correspondan al usuario y a los géneros de interés
	df_filtered = df[(df['user_id'] == user_id) & df[genres].any(axis=1)]

	# Crear un mapeo de id de película a título de película para una búsqueda más eficiente
	id_to_title = df_filtered.set_index('id')['title'].to_dict()

	# Obtener las recomendaciones utilizando la función `predict` del modelo SVD
	recommended_movies = []
	for movie_id in df_filtered['id'].unique():
	predicted_rating = svd_model.predict(user_id, movie_id).est
	recommended_movies.append((movie_id, predicted_rating))

	# Ordenar las películas según su predicción de rating
	recommended_movies.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

	# Obtener los títulos de las películas recomendadas
	recommended_titles = [id_to_title[movie_id] for movie_id, _ in recommended_movies[:top]]

	# Contar cuántas películas de cada género hay en las recomendaciones
	recommended_movies_ids = [movie_id for movie_id, _ in recommended_movies[:top]]
	genre_counts = df_filtered[df_filtered['id'].isin(recommended_movies_ids)][genres].sum()

	# Limpiar la figura
	plt.clf()

	# Asignar colores específicos a cada género
	genre_colors = {'Drama': 'blue', 'Comedy': 'orange', 'Horror': 'red', 'Romance': 'pink'}
	colors = [genre_colors[genre] for genre in genres]



	# Crear el gráfico de barras con los colores específicos
	plt.style.use('ggplot') # establece el estilo del gráfico
	plt.bar(genres, genre_counts, color=colors)
	plt.xlabel('Género', fontsize=10)
	plt.ylabel('Cantidad', fontsize=10)
	plt.title('Cantidad de Películas por Género en las Recomendaciones', fontsize=12)
	plt.grid(True) # agrega una cuadrícula
	plt.xticks(fontsize=10) # ajusta el tamaño de la fuente de los ticks del eje x
	plt.yticks(fontsize=10) # ajusta el tamaño de la fuente de los ticks del eje y



	# Guardar el gráfico como una imagen PNG en una cadena de bytes
	buf = io.BytesIO()
	plt.savefig(buf, format='png')
	buf.seek(0)

	# Convertir la cadena de bytes en una imagen que se puede mostrar en Gradio
	im = Image.open(buf)
	im = im.convert('RGB')
	buf.close()

	# Devolver la lista de títulos y el gráfico como una imagen
	return ', '.join(recommended_titles), im


	# Leer los datos
	dfmerge = pd.read_csv('merged_data7.csv')

	# Cargar el modelo
	with open('fc_model_svd_v2.pkl', 'rb') as file:
	svd_model = pickle.load(file)

	# Modificar la función wrap_generar_recomendacion para devolver una imagen también
	def wrap_generar_recomendacion(user_id, drama, comedy, horror, romance, top=5):
	# Crear la lista de géneros de interés a partir de las casillas de verificación
	genres = []
	if drama: genres.append('Drama')
	if comedy: genres.append('Comedy')
	if horror: genres.append('Horror')
	if romance: genres.append('Romance')

	# Llamar a la función de recomendación y devolver los resultados como una cadena y una imagen
	return generar_recomendacion(svd_model, user_id, dfmerge, genres, int(top))

	# Modificar la interfaz de Gradio para mostrar una imagen también
	demo = gr.Interface(
	fn=wrap_generar_recomendacion,
	inputs=[gr.inputs.Number(label="User ID"), gr.inputs.Checkbox(label="Drama"), gr.inputs.Checkbox(label="Comedy"), gr.inputs.Checkbox(label="Horror"), gr.inputs.Checkbox(label="Romance"), gr.inputs.Number(label="Top")],
	outputs=[gr.outputs.Textbox(), gr.outputs.Image(type='pil')],
	title = '<h1 style="text-align: center; color: #FF6347;">STREAMREC</h1>',
	description = """
	<p>
	<center>
	<font size="4" face="Arial" color="white">
	Sistema de Recomendaciones Personalizadas de Películas y Series
	</font>
	<p><b style="color: #DC143C;">Advertencia: Ingresa el ID del usuario (user_id), selecciona los géneros de interés y la cantidad de recomendaciones que te gustaría generar.
	Te mostraremos algunas películas que pueden gustarte.</b></p>
	<img src="https://i.pinimg.com/564x/18/51/c8/1851c8a1adbf68564f3a29e1c5c602a0.jpg" alt="logo" width="250"/>
	<img src="https://i.pinimg.com/564x/22/19/69/221969071884e659af16c78455e3afde.jpg" alt="logo" width="1000" height="200"/>
	</center>
	</p>
	""",

	allow_flagging='auto',
	theme="huggingface", # establece un tema predefinido
	favicon="https://iconos8.es/icon/OrZ75sWwdNU2/comedia", # establece tu favicon personalizado

	)
	# Lanzar la interfaz
	demo.launch()