Sistema de recomendación

Modelo basado en el Contenido

Objetivo

El objetivo de esta práctica es implementar un sistema de recomendación siguiendo el modelo basados en el contenido.

Manual de uso

Para hacer uso de este programa es necesario ejecutarlo desde una terminal usado python3. Los argumentos a pasar al programa son los siguientes:

• src/main.py : Código ejecutable al que le pasaremos los siguientes argumentos
• Nombre del fichero: Este indicará el nombre del fichero de texto a analizar (Para realizar pruebas se dispone de los documentos ubicados en el directorio /doc)
• Número del documento del cual queremos observar la tabla

Ejemplos de uso

• python3 src/main.py documents-01.txt 0
  
• python3 src/main.py documents-01.txt 1
  

Código

Para la realización de este recomendador se ha creado la clase RecommendationSystem, la cual dispone de los siguientes métodos:

• readFile(self, file): leé el fichero pasado como parámetro línea a línea.
• cleanDocument(self, linea): procesa el texto leido del fichero eliminando signos de puntuación, convirtiendo todo a minúscula, elimina números, etc. Además convierte cada línea del fichero en un array de arrays donde cada posición representa una palabra.
• modelContent(self, i): se le pasa un índice y se encarga de calcular el TF, IDF y TF-IDF de un determinado término haciendo llamadas a otros métodos y retornando los valores obtenidos para un determinado término.
• calculateSimCos(self, indexA, indexB): retorna la similitud coseno entre los documentos A y B.
• setSimTable(self): Recorre la tabla creada para la similitud entre documentos y hace llamadas al método calculateSimCos para cada par de documentos, rellenando con el valor obtenido dicha tabla.