Recomendador multi-dominio estilo swipe (Tinder-like): descubre películas, videojuegos,
libros y más, con un único motor de recomendación agnóstico de dominio. Cada dominio se
integra mediante un adapter propio (ver docs/ARCHITECTURE.md), sin tocar el motor ni
la mayoría de la UI.
El proyecto ya cuenta con un backend funcional y validado:
- API Flask con dominios, seed, ratings, jobs, recomendaciones, perfil, preferencias y blacklist.
- Motor TF-IDF + SVD con shrinkage por volumen de ratings.
- Modelo de señales simplificado a
interested,rejectedyskipped. - Suite de tests backend completa ejecutándose correctamente en el entorno del proyecto.
La app Flutter sigue en fase de scaffolding; el siguiente paso es conectar la UI real con la API ya existente.
Para el diseño completo de la arquitectura objetivo (backend, frontend, esquema de datos,
contrato de API, UX y decisiones de alcance), ver docs/ARCHITECTURE.md.
Requisitos: Python 3.11+ y pip.
git clone https://github.com/SrAlex16/swayp
cd swayp
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txtConfigura tus variables de entorno si necesitas conectar adapters externos, por ejemplo:
cp .env.example .envEjecuta la API:
python run.pyPara poblar el catálogo local y probar el motor de recomendación de forma manual:
python scripts/populate_catalog.py --count 200
python recommend.py --user test --likes "Elden Ring" "Dark Souls" "Hollow Knight"recommend.py también admite --debug (desglose de similarity_score,
community_score_normalizado y los términos TF-IDF compartidos por cada
recomendación) e --inspect-text (imprime el text_for_vectorization guardado para
un título, sin pasar por el motor):
python recommend.py --user test --likes "Elden Ring" "Dark Souls" --debug
python recommend.py --inspect-text "Elden Ring"python -m pytestNota: la suite de tests actual (
src/tests/) está pendiente de reescribir — testeaba el pipeline del proyecto anterior (anime/MAL), cuyos archivos ya se han eliminado.
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