update app.py

app.py

@@ -3,49 +3,30 @@ import io
 from PIL import Image
 import pickle
 import pandas as pd
-from pandas.io.formats.style import Styler
 import gradio as gr
 
-
 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()
+    # 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)]
 
-        
-    # Obtener las películas que el usuario aún no ha calificado
-    user_ratings = df[df['user_id'] == user_id]
-    unwatched_movie_ids = set(df['id'].unique()) - set(user_ratings['id'].unique())
+    # 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
+    # Obtener las recomendaciones utilizando la función `predict` del modelo SVD
     recommended_movies = []
-    for movie_id in unwatched_movie_ids:
+    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
+    # 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
+    # Obtener los títulos de las películas recomendadas
     recommended_titles = [id_to_title[movie_id] for movie_id, _ in recommended_movies[:top]]
-    recommended_genres = []
-    for movie_id, _ in recommended_movies[:top]:
-        movie_genres = []
-        for genre in genres:
-            if df[df['id'] == movie_id][genre].values[0] == 1:
-                movie_genres.append(genre)
-        recommended_genres.append(', '.join(movie_genres))
-
-    # Crear un dataframe con las recomendaciones
-    recommendations_df = pd.DataFrame({
-        'Top': range(1, top+1),
-        'Películas': recommended_titles,
-        'Genero': recommended_genres
-    })
 
     # 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[df['id'].isin(recommended_movies_ids)][genres].sum()
+    genre_counts = df_filtered[df_filtered['id'].isin(recommended_movies_ids)][genres].sum()
 
     # Limpiar la figura
     plt.clf()
@@ -54,15 +35,19 @@ def generar_recomendacion(svd_model, user_id, df, genres, top=5):
     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')
+    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)
-    plt.xticks(fontsize=10)
-    plt.yticks(fontsize=10)
+    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()
@@ -74,9 +59,8 @@ def generar_recomendacion(svd_model, user_id, df, genres, top=5):
     im = im.convert('RGB')
     buf.close()
 
-      # Devolver la lista de títulos como una cadena, el gráfico como una imagen y el dataframe de recomendaciones
-    return ', '.join(recommended_titles), im, Styler(recommendations_df).to_html()
-
+    # Devolver la lista de títulos y el gráfico como una imagen
+    return ', '.join(recommended_titles), im
 
 
 # Leer los datos
@@ -86,6 +70,7 @@ dfmerge = pd.read_csv('merged_data7.csv')
 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 = []
@@ -97,11 +82,11 @@ def wrap_generar_recomendacion(user_id, drama, comedy, horror, romance, top=5):
     # 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'),gr.outputs.HTML()],
+    outputs=[gr.outputs.Textbox(), gr.outputs.Image(type='pil')],
     title = '<h1 style="text-align: center; color: #FF6347;">STREAMREC</h1>',
     description = """
 <p>
@@ -112,14 +97,16 @@ Sistema de Recomendaciones Personalizadas de Películas y Series
 <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="95"/>
+<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",
-    favicon="https://iconos8.es/icon/OrZ75sWwdNU2/comedia",
+    theme="huggingface",  # establece un tema predefinido
+    favicon="https://iconos8.es/icon/OrZ75sWwdNU2/comedia",  # establece tu favicon personalizado
+
 )
 
-demo.launch()
+# Lanzar la interfaz
+demo.launch()