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swapUniba/Content_based_recommender_conveRSE-with-Aspects

Repository files navigation

Installazione

Per poter utilizzare il sistema è necessario andare ad installare le seguenti librerie:

  • Gensim
  • Flask
  • SciPy
  • Flask
  • Numpy

Contenuto del repository

  • Main.py: interfaccia del web service. Gli endpoint definiti sono

    • /SelectModel/id: gli id disponibili sono 1-7 per la selezione dei modelli
    • /getSuggestions: prende in input l'oggetto JSON con i seguenti campi:
        {
            movies
            entities
            movietoIgnore
            negativeEntity
            prefAspects
            negAspects
            recListSize
        }
  • RSCCore.py: contiene le funzioni dei file che accedono alla Knowledge Base ed effettua i calcoli di similarità legati alle proprietà

  • Dataset: contiene il file MovieInfo.csv ovvero il dataset dei film con annesse proprietà

  • Models: ogni file identificato da nome_modello.py e seguono la stessa struttura. Inoltre, in ogni cartella devono essere presenti i file dei modelli già addestrati. Qualora non fossero presenti, i modelli saranno riaddestrati alla prima esecuzione del programma oppure sono scaricabili da https://drive.google.com/file/d/18aksc5-er653KZcLHBpunAh-Cibuv8X7/view?usp=sharing

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