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app.py CHANGED
@@ -1,11 +1,11 @@
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2
  import matplotlib.pyplot as plt
3
  import io
4
  from PIL import Image
5
  import pickle
6
  import pandas as pd
7
  import gradio as gr
8
- from IPython.display import Video
9
 
10
  def generar_recomendacion(svd_model, user_id, df, genres, top=5):
11
  # Filtrar las películas que correspondan al usuario y a los géneros de interés
@@ -84,31 +84,24 @@ def wrap_generar_recomendacion(user_id, drama, comedy, horror, romance, top=5):
84
  # Llamar a la función de recomendación y devolver los resultados como una cadena y una imagen
85
  return generar_recomendacion(svd_model, user_id, dfmerge, genres, int(top))
86
 
87
- # Ruta del video descargado
88
- video_path = "preview.mp4"
89
-
90
- # Genera una vista previa del video
91
- video_preview = Video(video_path, width=250)
92
-
93
- # Modificar la interfaz de Gradio para mostrar el video en el título
94
-
95
  demo = gr.Interface(
96
  fn=wrap_generar_recomendacion,
97
  inputs=[gr.inputs.Number(label="User ID"), gr.inputs.Checkbox(label="Drama"), gr.inputs.Checkbox(label="Comedy"), gr.inputs.Checkbox(label="Horror"), gr.inputs.Checkbox(label="Romance"), gr.inputs.Number(label="Top")],
98
  outputs=[gr.outputs.Textbox(), gr.outputs.Image(type='pil')],
99
  title = '<h1 style="text-align: center; color: #FF6347;">STREAMREC</h1>',
100
- description = f"""
101
- <p>
102
- <center>
103
- <font size="4" face="Arial" color="white">
104
- Sistema de Recomendaciones Personalizadas de Películas y Series
105
- </font>
106
- <p><b style="color: #DC143C;">Advertencia: Ingresa el ID del usuario (user_id), selecciona los géneros de interés y la cantidad de recomendaciones que te gustaría generar.
107
- Te mostraremos algunas películas que pueden gustarte.</b></p>
108
- {video_preview}
109
- </center>
110
- </p>
111
- """,
112
  allow_flagging='auto',
113
  theme="huggingface", # establece un tema predefinido
114
  favicon="https://iconos8.es/icon/OrZ75sWwdNU2/comedia", # establece tu favicon personalizado
 
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2
+
3
  import matplotlib.pyplot as plt
4
  import io
5
  from PIL import Image
6
  import pickle
7
  import pandas as pd
8
  import gradio as gr
 
9
 
10
  def generar_recomendacion(svd_model, user_id, df, genres, top=5):
11
  # Filtrar las películas que correspondan al usuario y a los géneros de interés
 
84
  # Llamar a la función de recomendación y devolver los resultados como una cadena y una imagen
85
  return generar_recomendacion(svd_model, user_id, dfmerge, genres, int(top))
86
 
87
+ # Modificar la interfaz de Gradio para mostrar una imagen también
 
 
 
 
 
 
 
88
  demo = gr.Interface(
89
  fn=wrap_generar_recomendacion,
90
  inputs=[gr.inputs.Number(label="User ID"), gr.inputs.Checkbox(label="Drama"), gr.inputs.Checkbox(label="Comedy"), gr.inputs.Checkbox(label="Horror"), gr.inputs.Checkbox(label="Romance"), gr.inputs.Number(label="Top")],
91
  outputs=[gr.outputs.Textbox(), gr.outputs.Image(type='pil')],
92
  title = '<h1 style="text-align: center; color: #FF6347;">STREAMREC</h1>',
93
+ description = """
94
+ <p>
95
+ <center>
96
+ <font size="4" face="Arial" color="white">
97
+ Sistema de Recomendaciones Personalizadas de Películas y Series
98
+ </font>
99
+ <p><b style="color: #DC143C;">Advertencia: Ingresa el ID del usuario (user_id), selecciona los géneros de interés y la cantidad de recomendaciones que te gustaría generar.
100
+ Te mostraremos algunas películas que pueden gustarte.</b></p>
101
+ <img src="https://www.shutterstock.com/video/clip-13547351-02438-set-movie-icons-boy-enjoying-drink" alt="logo" width="250"/>
102
+ </center>
103
+ </p>
104
+ """,
105
  allow_flagging='auto',
106
  theme="huggingface", # establece un tema predefinido
107
  favicon="https://iconos8.es/icon/OrZ75sWwdNU2/comedia", # establece tu favicon personalizado