Update app.py

app.py

@@ -1,9 +1,8 @@
 import pandas as pd
 import streamlit as st
 import numpy as np
-from scipy.spatial.distance import hamming
 
-# Загррузка данных из Excel файлов
+# Загрузка данных из Excel файлов
 vacancy = 'vacancy_new_new.xlsx'
 resume = 'resume_new_new.xlsx'
 file_nkz = 'label_NKZ.xlsx'
@@ -59,39 +58,36 @@ if st.button("Найти совпадения"):
     if new_name and selected_skills:
         # Определение DataFrame для поиска совпадений
         df_to_search = df_vacancy if file_option == "Вакансия" else df_resume
-        skills_ids = df_skills[df_skills['skills'].isin(selected_skills)]['id'].values
-
-        # Преобразование в array для поиска
-        selected_skills_array = np.array(skills_ids, dtype=int)
+        skills_ids = set(df_skills[df_skills['skills'].isin(selected_skills)]['id'].values)
 
-        # Поиск совпадений по методу Hamming Distance
+        # Поиск совпадений по пересечению
         matching_results = []
         for index, row in df_to_search.iterrows():
             if 'arr' in row and isinstance(row['arr'], str):
-                arr_values = np.array([int(x) for x in row['arr'].split(',')], dtype=int)
-                if len(arr_values) == len(selected_skills_array):
-                    hamming_distance = hamming(selected_skills_array, arr_values)
-                    similarity = 1 - hamming_distance
-                    if similarity > 0.5:
-                        matching_results.append({
-                            'Name': row['name'],
-                            'Similarity': similarity
-                        })
+                arr_values = set(map(int, row['arr'].split(',')))
+                intersection = skills_ids.intersection(arr_values)
+                if len(intersection) > 0:
+                    matching_results.append({
+                        'Name': row['name'],
+                        'Matching Skills Count': len(intersection),
+                        'Matching Skills': intersection
+                    })
 
-        # Вывод результатов, где совпадение больше 50%
-        st.write("Результаты с совпадением более 50%:")
+        # Вывод результатов
+        st.write("Результаты по найденным совпадениям:")
         if matching_results:
             for result in matching_results:
                 st.markdown(
                     f"""
                     <div style="border: 1px solid #ddd; padding: 10px; border-radius: 5px; margin-bottom: 10px;">
                         <h4 style="margin: 0;">{result['Name']}</h4>
-                        <p><strong>Коэффициент совпадения:</strong> {result['Similarity']:.2f}</p>
+                        <p><strong>Количество совпадающих навыков:</strong> {result['Matching Skills Count']}</p>
+                        <p><strong>Совпадающие навыки:</strong> {', '.join(map(str, result['Matching Skills']))}</p>
                     </div>
                     """,
                     unsafe_allow_html=True
                 )
         else:
-            st.write("Нет совпадений с коэффициентом совпадения более 50%.")
+            st.write("Нет совпадений.")
     else:
         st.error("Пожалуйста, введите имя и выберите навыки для сравнения.")