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deleted file mode 100644
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-      "2023-05-28 01:18:45.250665: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.\n",
-      "To enable the following instructions: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.\n"
-     ]
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-     },
-     "execution_count": 2,
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-     "output_type": "execute_result"
-    }
-   ],
-   "source": [
-    "import re\n",
-    "\n",
-    "import numpy as np\n",
-    "import pandas as pd\n",
-    "from keras.utils import pad_sequences\n",
-    "from keras_preprocessing.text import Tokenizer\n",
-    "from nltk.corpus import stopwords\n",
-    "import string\n",
-    "import tensorflow as tf\n",
-    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
-    "\n",
-    "media = pd.read_json('../data/media-200.json', lines=True)\n",
-    "\n",
-    "# transpose genres into columns\n",
-    "\n",
-    "def extract_names(row):\n",
-    "    if row is None:\n",
-    "        return []\n",
-    "    return sorted([obj['name'].lower() for obj in row])\n",
-    "\n",
-    "max_names = media['genres'].apply(lambda x: len(extract_names(x))).max()\n",
-    "column_names = [f'genre_{i+1}' for i in range(max_names)]\n",
-    "\n",
-    "media[column_names] = pd.DataFrame(media['genres'].apply(lambda x: extract_names(x)).tolist())\n",
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-    "\n",
-    "media = media.drop(columns=['id', 'genres', 'createdAt', 'updatedAt'])\n",
-    "\n",
-    "# remove punctuation\n",
-    "\n",
-    "media['summary'] = media['summary'].apply(lambda x: re.sub('[^\\w\\s]','', x))\n",
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-    "# remove stopwords\n",
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-    "stops = stopwords.words('german')\n",
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-    "media['summary'] = media['summary'].apply(\n",
-    "    lambda x: ' '.join([word for word in x.lower().translate(x.maketrans('', '', string.punctuation)).split() if word not in stops])\n",
-    ")\n",
-    "\n",
-    "media.fillna('', inplace=True)\n",
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+    "voted": "ts-node vote2json.ts",
+    "all": "ts-node all2json.ts"
+  },
+  "keywords": [],
+  "author": "",
+  "license": "ISC",
+  "devDependencies": {
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+    "@types/node": "^18.16.20",
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+  },
+  "dependencies": {
+    "ts-node": "^10.9.1"
+  }
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new file mode 100644
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+
+devDependencies:
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+    version: 18.2.0
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+    specifier: ^18.16.20
+    version: 18.16.20
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+    version: 8.11.1
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+    specifier: ^2.8.8
+    version: 2.8.8
+  typescript:
+    specifier: ^5.1.6
+    version: 5.1.6
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+packages:
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+    dev: false
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+    resolution: {integrity: sha512-dSYZh7HhCDtCKm4QakX0xFpsRDqjjtZf/kjI/v3T3Nwt5r8/qz/M19F9ySyOqU94SXBmeG9ttTul+YnR4LOxFA==}
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+
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+    resolution: {integrity: sha512-3Belt6tdc8bPgAtbcmdtNJlirVoTmEb5e2gC94PnkwEW9jI6CAHUeoG85tjWP5WquqfavoMtMwiG4P926ZKKuQ==}
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+      '@jridgewell/resolve-uri': 3.1.1
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+    resolution: {integrity: sha512-yhxwIlFVSVcMym3O31HoMnRXpoenmpIxcj4Yoes2DUpe+xCJnA7ECQP1Vw889V0jTt/2nzvpLQ/UuMYCd3JPIg==}
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+    resolution: {integrity: sha512-nL54VfDjThdP2UXJXZao5wp76CDiDw4zSRO8d4Tk7UgDqNKGKVEQB0/t3ti63NS+YNNkIQDvwEAF04BO+WYu7Q==}
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+    resolution: {integrity: sha512-k+iyHEuPgSw6SbuDpGQM+06HQUa04DZ3o+F6CSzXMvvI5KMvnaEqXe+YVe555R9nn6GPt404fos4wcgpw12SDA==}
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+    resolution: {integrity: sha512-58S9QDqG0Xx27YwPSt9fJxivjYl432YCwfDMfZ+71RAqUrZef7LrKQZ3LHLOwCS4FLNBplP533Zx895SeOCHvA==}
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+
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+    dependencies:
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+    resolution: {integrity: sha512-hRCSDuLII9/LE3smys1hRHcu5QGcLs9ggT7I/TCs0IE+2Eesxi9+9RWAAwZ0yaGjxoWICF/YHLOEjydGujoJ+g==}
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+    resolution: {integrity: sha512-suDmjLVQg78nMK2UZ454hAG+OAW+HQPZ6n++TNDUX+L0+uUlLywnoxJKDou51Zm+zTCjrCl0Nq6J9C5hP9vK/Q==}
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+    resolution: {integrity: sha512-BSNDnbyZCXSxgA+1f5UU2GmwhoI0aU5yMxRGO8CdFEcY2BQF9xm/7MqKnYoM1nJDk8nONNWDk9WeSmePFhQdlw==}
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+  /split2@4.2.0:
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+    resolution: {integrity: sha512-/pyOvaCQFqYTmrFhmMbnAEVo3SsTx1H39eUVPOtYeAgbEUc+rDo7GoP8LbHJgU83mKtzJe/7Nq/ipaAnUOHgJQ==}
+    dev: true
+
+  /ts-node@10.9.1(@types/node@18.16.20)(typescript@5.1.6):
+    resolution: {integrity: sha512-NtVysVPkxxrwFGUUxGYhfux8k78pQB3JqYBXlLRZgdGUqTO5wU/UyHop5p70iEbGhB7q5KmiZiU0Y3KlJrScEw==}
+    hasBin: true
+    peerDependencies:
+      '@swc/core': '>=1.2.50'
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+    peerDependenciesMeta:
+      '@swc/core':
+        optional: true
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+      '@cspotcode/source-map-support': 0.8.1
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+      acorn-walk: 8.2.0
+      arg: 4.1.3
+      create-require: 1.1.1
+      diff: 4.0.2
+      make-error: 1.3.6
+      typescript: 5.1.6
+      v8-compile-cache-lib: 3.0.1
+      yn: 3.1.1
+    dev: false
+
+  /typescript@5.1.6:
+    resolution: {integrity: sha512-zaWCozRZ6DLEWAWFrVDz1H6FVXzUSfTy5FUMWsQlU8Ym5JP9eO4xkTIROFCQvhQf61z6O/G6ugw3SgAnvvm+HA==}
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+    hasBin: true
+
+  /v8-compile-cache-lib@3.0.1:
+    resolution: {integrity: sha512-wa7YjyUGfNZngI/vtK0UHAN+lgDCxBPCylVXGp0zu59Fz5aiGtNXaq3DhIov063MorB+VfufLh3JlF2KdTK3xg==}
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+
+  /xtend@4.0.2:
+    resolution: {integrity: sha512-LKYU1iAXJXUgAXn9URjiu+MWhyUXHsvfp7mcuYm9dSUKK0/CjtrUwFAxD82/mCWbtLsGjFIad0wIsod4zrTAEQ==}
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new file mode 100644
index 0000000..3e1e0c9
--- /dev/null
+++ b/recommender/prep/tsconfig.json
@@ -0,0 +1,9 @@
+{
+  "extends": "@tsconfig/node18/tsconfig.json",
+  "ts-node": {
+    "transpileOnly": true,
+    "files": true,
+    "compilerOptions": {}
+  },
+  "compilerOptions": {}
+}
diff --git a/recommender/prep/vote2json.ts b/recommender/prep/vote2json.ts
new file mode 100644
index 0000000..71b30cd
--- /dev/null
+++ b/recommender/prep/vote2json.ts
@@ -0,0 +1,102 @@
+import { Client } from 'pg';
+import * as fs from 'fs';
+
+const enum VoteType {
+  NEGATIVE = -1,
+  NEUTRAL = 0,
+  POSITIVE = 1,
+}
+
+const voteTypeMap: Record<string, VoteType> = {
+  negative: VoteType.NEGATIVE,
+  neutral: VoteType.NEUTRAL,
+  positive: VoteType.POSITIVE,
+};
+
+const enum MediaType {
+  TV = 1,
+  MOVIE = 2,
+}
+
+const run = async () => {
+  const client = new Client({
+    host: 'localhost',
+    user: 'pgres',
+    password: 'pgres',
+    database: 'movie_match',
+  });
+
+  await client.connect();
+
+  const result = await client.query(`
+    select v.type         as vote_type,
+           m.id           as media_id,
+           m.type         as media_type,
+           m.title        as media_title,
+           m.summary      as media_summary,
+           m.rating       as media_rating,
+           m.release_date as media_release_date,
+           g.name         as genre_name
+    from votes v
+             join media m on v.media_id = m.id
+             join media_genres mg on m.id = mg.media_id
+             join genres g on g.id = mg.genre_id
+    where v.user_id = 'f5319987-66cb-40a1-b12c-0a3360db7819'
+  `);
+
+  const data: Record<
+    string,
+    {
+      mediaId: string;
+      voteType: VoteType;
+      mediaType: MediaType;
+      mediaTitle: string;
+      mediaSummary: string;
+      mediaRating: number;
+      mediaReleaseDate: number;
+      genre0: string | null;
+      genre1: string | null;
+      genre2: string | null;
+      genre3: string | null;
+    }
+  > = {};
+
+  for (const row of result.rows) {
+    if (!data[row['media_id']]) {
+      data[row['media_id']] = {
+        mediaId: row['media_id'],
+        voteType: voteTypeMap[row['vote_type']],
+        mediaType:
+          row['media_type'] === 'movie' ? MediaType.MOVIE : MediaType.TV,
+        mediaTitle: row['media_title'],
+        mediaSummary: row['media_summary'],
+        mediaRating: Number(row['media_rating']),
+        mediaReleaseDate: Date.parse(row['media_release_date']),
+        genre0: null,
+        genre1: null,
+        genre2: null,
+        genre3: null,
+      };
+    }
+
+    // place genre at correct index
+    for (let i = 0; i < 4; ++i) {
+      const idx = `genre${i}` as 'genre0' | 'genre1' | 'genre2' | 'genre3';
+
+      if (data[row['media_id']][idx] === null) {
+        data[row['media_id']][idx] = row['genre_name'];
+        break;
+      }
+    }
+  }
+
+  fs.writeFileSync(
+    '../data/media_all_voted.json',
+    JSON.stringify(Object.values(data)),
+    'utf-8'
+  );
+
+  await client.end();
+};
+
+run().then((r) => console.log('done!'));
diff --git a/recommender/py/make_model.py b/recommender/py/make_model.py
deleted file mode 100644
index 9b55f95..0000000
--- a/recommender/py/make_model.py
+++ /dev/null
@@ -1,98 +0,0 @@
-import re
-import string
-
-import pandas as pd
-from keras import Sequential
-from keras.layers import Dense
-from keras_preprocessing.text import Tokenizer
-from nltk.corpus import stopwords
-from sklearn.model_selection import train_test_split
-
-
-def make_model():
-    media = pd.read_json('../data/media-200.json', lines=True)
-
-    # transpose genres into columns
-
-    def extract_names(row):
-        if row is None:
-            return []
-        return sorted([re.sub('\s+', '', obj['name'].lower()) for obj in row])
-
-    max_genres = media['genres'].apply(lambda x: len(extract_names(x))).max()
-    column_names = [f'genre_{i + 1}' for i in range(max_genres)]
-
-    media[column_names] = pd.DataFrame(media['genres'].apply(lambda x: extract_names(x)).tolist())
-
-    media[['summary', 'title']] = media[['summary', 'title']].apply(lambda x: x.apply(lambda y: y.lower()))
-
-    media = media.drop(columns=['id', 'genres', 'createdAt', 'updatedAt'])
-
-    # remove punctuation
-
-    media['summary'] = media['summary'].apply(lambda x: re.sub('[^\w\s]', '', x))
-
-    # remove stopwords
-
-    stops = stopwords.words('german')
-
-    media['summary'] = media['summary'].apply(
-        lambda x: ' '.join([word for word in x.lower().translate(x.maketrans('', '', string.punctuation)).split() if
-                            word not in stops])
-    )
-
-    media.fillna('', inplace=True)
-
-    # add vote to movies
-    # vote all "historie" movies "positive"
-
-    #  1 = positive
-    #  0 = neutral
-    # -1 = negative
-
-    def vote(row):
-        for i in range(max_genres):
-            if row[f'genre_{i + 1}'] == 'historie':
-                return 1
-
-        return 0
-
-    media['vote'] = media.apply(lambda x: vote(x), axis=1)
-
-    genre_tok = Tokenizer(oov_token='<UnknownGenre>')
-
-    for i in range(max_genres):
-        genre_tok.fit_on_texts(media[f'genre_{i + 1}'])
-
-    model = Sequential()
-
-    model.add(Dense(24, input_dim=max_genres))
-    model.add(Dense(1))
-
-    model.summary()
-
-    model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
-
-    genre_cols = []
-
-    for i in range(max_genres):
-        genre_cols.append(f'genre_{i + 1}')
-
-    media[genre_cols] = media[genre_cols].apply(
-        lambda x: x.apply(
-            lambda y: (lambda z: z[0][0] if z[0] else float(1))(genre_tok.texts_to_sequences([y]))
-        )
-    )
-
-    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(media[genre_cols], media['vote'])
-
-    model.fit(x_train, y_train, epochs=100)
-
-    y_pred = model.predict(x_test)
-
-    print(x_test)
-    print(y_pred)
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    make_model()
diff --git a/recommender/scripts/recommend_media.py b/recommender/scripts/recommend_media.py
new file mode 100644
index 0000000..92fe885
--- /dev/null
+++ b/recommender/scripts/recommend_media.py
@@ -0,0 +1,125 @@
+import re
+import string
+
+import pandas as pd
+from keras_preprocessing.sequence import pad_sequences
+from keras_preprocessing.text import Tokenizer
+from nltk.corpus import stopwords
+from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
+
+
+def process_media(media):
+    # remove unneeded columns
+    # not sure how to process mediaReleaseDate for now - maybe use unix seconds since 1970
+
+    media = media.drop(columns=['mediaId', 'mediaReleaseDate'])
+
+    # remove punctuation
+
+    media['mediaSummary'] = media['mediaSummary'].apply(lambda x: re.sub('[^\w\s]', '', x))
+
+    # remove stopwords
+
+    stops = stopwords.words('german')
+
+    media['mediaSummary'] = media['mediaSummary'].apply(
+        lambda x: ' '.join([word for word in x.lower().translate(x.maketrans('', '', string.punctuation)).split() if
+                            word not in stops])
+    )
+
+    media['mediaTitle'] = media['mediaTitle'].apply(
+        lambda x: ' '.join([word for word in x.lower().translate(x.maketrans('', '', string.punctuation)).split() if
+                            word not in stops])
+    )
+
+    # fill null with empty strings
+
+    media.fillna('', inplace=True)
+
+    # fit tokenizer for genres
+
+    max_genres = 4
+
+    genre_tok = Tokenizer(oov_token='<UnknownGenre>')
+
+    for i in range(4):
+        genre_tok.fit_on_texts(media[f'genre{i}'])
+
+    # map genres to tokens
+
+    genre_cols = []
+
+    for i in range(max_genres):
+        genre_cols.append(f'genre{i}')
+
+    media[genre_cols] = media[genre_cols].apply(
+        lambda x: x.apply(
+            lambda y: (lambda z: z[0][0] if z[0] else float(0))(genre_tok.texts_to_sequences([y]))
+        )
+    )
+
+    # fit tokenizer on summaries and titles
+
+    prosa_tokenizer = Tokenizer(oov_token='<OOV>')
+
+    prosa_tokenizer.fit_on_texts(media['mediaSummary'])
+    prosa_tokenizer.fit_on_texts(media['mediaTitle'])
+
+    # map prosa to tokens
+
+    summary_word_count = 20
+
+    summary_seqs = pad_sequences(prosa_tokenizer.texts_to_sequences(media['mediaSummary']), maxlen=summary_word_count,
+                                 padding='post')
+
+    for i in range(summary_word_count):
+        media[f'summary{i}'] = summary_seqs[:, i]
+
+    title_word_count = 5
+
+    title_seqs = pad_sequences(prosa_tokenizer.texts_to_sequences(media['mediaTitle']), maxlen=title_word_count,
+                               padding='post')
+
+    for i in range(title_word_count):
+        media[f'title{i}'] = title_seqs[:, i]
+
+    return media.drop(columns=['mediaSummary', 'mediaTitle'])
+
+
+def main():
+    print("hello world!")
+
+    media_voted_raw = pd.read_json('../data/media_all_voted.json')
+    media_voted = process_media(media_voted_raw)
+
+    # x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(media, media['voteType'], test_size=.25, random_state=0)
+    # cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
+
+    classifier = GaussianNB()
+
+    x = media_voted.drop(columns=['voteType'])
+    y = media_voted['voteType']
+
+    classifier.fit(x, y)
+
+    # vote all media
+
+    media_all_raw = pd.read_json('../data/media_all.json')
+    media_all = process_media(media_all_raw)
+
+    pred_all = classifier.predict(media_all)
+
+    media_all_raw['voteType'] = pred_all
+
+    recommended_media = media_all_raw[media_all_raw['voteType'] == 1]
+
+    merged_df = recommended_media.merge(media_voted_raw, on='mediaId', how='left', indicator=True)
+
+    recommended_media = merged_df[merged_df['_merge'] == 'left_only']
+    recommended_media.drop(columns=['_merge'], inplace=True)
+
+    media_voted.head()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()