TestPublicationASU

Streamlit RecSys

Demo

Streamlit Cloud

RoadMap Задач

Далее

• Добавить альтернативную сортировку, ранкинг, по популярности фильма (popularity)

• Добавить selectbox() для выбора типа модели и подключить к коду приложения

• Составить выборку с оценками фильмов пользователями (добавить загрузку данных по ссылке и адаптировать к новой структуре)

• GitHub репозиторий проекта, с последующим merge request от каждого студента

• Добавить идентификацию пользователей (своя реализация или streamlit credentials)

• Сохранять выбор пользователя (user_login, user_password, added_movies)

• Сохранять рейтинг выбранных пользователем фильмов (st.slider или st.number_input)

• Модель на основе предпочтений пользователей (по списку фильмов, после и по рейтингу)

• Деплой приложения в облачный сервис (streamlit-hub, hf spaces, heroku)

---

Если успеем

• Добавить метрики качества рекомендаций для модели по пользователям
• ФидБек рекомендаций от пользователей
• A/B тестирование на пользователях (сами сделаем или попросим студентов)

---

Реализовано

• Исправить проблему со ссылками на постеры
• Базовая модель коллаборативной фильтрации с простой сортировкой, ранкингом, по cos_sim score
• Исправить проблему с выводом выбранных фильмов в рекомендациях модели

GitHub Workflow

1. Fork репозитория https://github.com/valeriylo/RecSys_ML_ASU в свой аккаунт (кнопка Fork в правом верхнем углу)
2. Склонировать свой репозиторий на локальную машину командой git clone (предварительно установив git)
3. Выбрать ветку students командой git checkout students или в IDE выбрать нужную ветку
4. Инициализировать виртуальное окружение командой python -m venv venv (предварительно установив python)
5. Активировать виртуальное окружение командой source venv/bin/activate (для Windows source venv/Scripts/activate)
6. Установить зависимости командой pip install -r requirements.txt
7. Внеся изменения в код, добавить их в индекс командой git add <file_name> или в IDE выбрать нужные файлы
8. Сделать коммит изменений командой git commit -m "commit message" или в IDE указать комментарий
9. Отправить изменения в свой репозиторий командой git push origin students или в IDE выбрать нужную ветку
10. В своем репозитории на GitHub создать Merge Request в ветку students репозитория
11. После слияния изменений в ветку students основного репозитория, сделать git pull origin students или в IDE обновить ветку
12. Повторять шаги 7-11

Prerequisite

• Python 3.8+

Installation

pip install -r requirements.txt

How to Run App locally

streamlit run main.py