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@@ -6,19 +6,26 @@ import pandas as pd
 from pandas.io.formats.style import Styler
 import gradio as gr
 
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 def generar_recomendacion(svd_model, user_id, df, genres, top=5):
     # Crear un mapeo de id de película a título de película para una búsqueda más eficiente
     id_to_title = df.set_index('id')['title'].to_dict()
 
-    # Obtener las recomendaciones utilizando la función `predict` del modelo SVD
+        
+    # Obtener las películas que el usuario aún no ha calificado
+    user_ratings = df[df['userId'] == user_id]
+    unwatched_movie_ids = set(df['id'].unique()) - set(user_ratings['movieId'].unique())
+
+     # Obtener las recomendaciones utilizando la función `predict` del modelo SVD
     recommended_movies = []
-    for movie_id in df['id'].unique():
+    for movie_id in unwatched_movie_ids:
         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
+        # 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 y géneros
     recommended_titles = [id_to_title[movie_id] for movie_id, _ in recommended_movies[:top]]
     recommended_genres = []