update app.py

app.py

@@ -1,5 +1,3 @@
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 import matplotlib.pyplot as plt
 import io
 from PIL import Image
@@ -7,38 +5,39 @@ import pickle
 import pandas as pd
 import gradio as gr
 
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 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()
+    id_to_title = df.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():
+    for movie_id in df['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 y géneros
+    # 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 = [df[df['id'] == movie_id]['genre'].values[0] for movie_id, _ in recommended_movies[:top]]
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-         # Crear un dataframe con las recomendaciones
+    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
     })
 
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     # 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()
+    genre_counts = df[df['id'].isin(recommended_movies_ids)][genres].sum()
 
     # Limpiar la figura
     plt.clf()
@@ -47,19 +46,15 @@ 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')  # establece el estilo del gráfico
+    plt.style.use('ggplot')
     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
-
-    
+    plt.grid(True)
+    plt.xticks(fontsize=10)
+    plt.yticks(fontsize=10)
 
     # Guardar el gráfico como una imagen PNG en una cadena de bytes
     buf = io.BytesIO()
@@ -82,8 +77,6 @@ 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 = []
@@ -95,7 +88,6 @@ 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")], 
@@ -116,10 +108,8 @@ Te mostraremos algunas películas que pueden gustarte.</b></p>
 """,
     
     allow_flagging='auto',
-    theme="huggingface",  # establece un tema predefinido
-    favicon="https://iconos8.es/icon/OrZ75sWwdNU2/comedia",  # establece tu favicon personalizado
-
+    theme="huggingface",
+    favicon="https://iconos8.es/icon/OrZ75sWwdNU2/comedia",
 )
 
-# Lanzar la interfaz
 demo.launch()