Deploy from GitHub Actions

README.md

@@ -0,0 +1,14 @@
+---
+title: Projet 10 - Content Recommandation
+emoji: 📚
+colorFrom: blue
+colorTo: indigo
+sdk: streamlit
+sdk_version: "1.32.0"
+app_file: app.py
+pinned: false
+---
+
+# Système de Recommandation d'Articles
+Cette application présente les recommandations issues d'un filtrage collaboratif et d'un modèle content-based.
+L'application communique avec une API Google Cloud Functions.

app.py

@@ -0,0 +1,89 @@
+import streamlit as st
+import requests
+
+# URL de votre Google Cloud Function déployée (vous pouvez la modifier ici si elle change)
+CLOUD_FUNCTION_URL = "https://us-central1-projet-10-498214.cloudfunctions.net/api-recommandation"
+
+# --- Page Config ---
+st.set_page_config(
+    page_title="My Content — Recommandations",
+    page_icon="📚",
+    layout="centered",
+)
+
+# --- Header ---
+st.title("📚 My Content")
+st.subheader("Système de Recommandation d'Articles")
+st.markdown("---")
+
+# --- Interface utilisateur ---
+col1, col2 = st.columns(2)
+
+with col1:
+    st.markdown("### 👤 Sélectionner un utilisateur")
+    # L'utilisateur choisit un ID entre 0 et 1000 pour tester
+    selected_user = st.number_input(
+        "ID de l'utilisateur (ex: 0)", 
+        min_value=0, 
+        max_value=100000, 
+        value=0, 
+        step=1
+    )
+
+with col2:
+    st.markdown("### ⚙️ Modèle de recommandation")
+    # Choix entre Collaboratif et Content-based
+    model_choice = st.radio(
+        "Choisissez l'algorithme :",
+        options=["Filtrage Collaboratif", "Content-Based"],
+        index=0
+    )
+
+# Conversion du choix en booléen pour l'API
+is_collaborative = True if model_choice == "Filtrage Collaboratif" else False
+
+st.markdown("---")
+
+# --- Bouton d'action ---
+if st.button("🔍 Obtenir les recommandations", type="primary", use_container_width=True):
+    with st.spinner("Génération des recommandations en cours... (Appel Serverless)"):
+        try:
+            # Paramètres de la requête
+            params = {
+                "user_id": selected_user,
+                "is_collaborative": str(is_collaborative).lower() # 'true' ou 'false'
+            }
+            
+            # Appel à la Cloud Function
+            response = requests.get(CLOUD_FUNCTION_URL, params=params, timeout=15)
+            
+            if response.status_code == 200:
+                data = response.json()
+                recommendations = data.get("recommendations", [])
+                model_used = data.get("model", "inconnu")
+
+                # Affichage des résultats
+                st.success(f"✅ Recommandations générées avec succès via **{model_used}**")
+                
+                st.markdown(f"### Top 5 des articles pour l'utilisateur {selected_user} :")
+                
+                for i, article_id in enumerate(recommendations, 1):
+                    # Affichage visuel amélioré
+                    st.info(f"**Recommandation #{i}** : Article ID `{article_id}`")
+                    
+            elif response.status_code == 404:
+                st.warning(f"⚠️ L'utilisateur {selected_user} n'a pas été trouvé dans la matrice de données.")
+            else:
+                st.error(f"❌ Erreur de l'API (Code {response.status_code}) : {response.text}")
+
+        except requests.exceptions.RequestException as e:
+            st.error(f"❌ Impossible de se connecter à la Google Cloud Function. Erreur : {e}")
+
+# --- Footer ---
+st.markdown("---")
+st.markdown(
+    "<div style='text-align: center; color: #888;'>"
+    "My Content MVP — Démo Serverless Google Cloud Functions"
+    "</div>",
+    unsafe_allow_html=True,
+)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+requests
+streamlit