def sugerir_por_nota(user1):
manhattan_proximidade = []
for user2 in d:
if(user1 != user2):
print("\nRelaçoes entre %s e %s" %(user1,user2))
manhattan.soma_manhattan(user1=d[user1], user2=d[user2])
manhattan_proximidade.append((manhattan,user2))
coeficiente_p = pearson.calcular_coeficiente(user1=d[user1],user2=d[user2])
print("COEFICIENTE DE PEARSON: %s " %coeficiente_p)
#pearson.gerar_grafico(user1=user1,user2=user2,d=d)
sugestao_a_usuario = manhattan.sugerir_manhattan(dicionario_completo=d,usuario_a_sugerir=user1,lista_das_distancias=manhattan_proximidade)
print("Segundo a formula de proximidade de Manhattan: \n%s gostará de %s" %(user1,sugestao_a_usuario))
manhattan_proximidade= []
__license__ = "GPL"
__version__ = "1.0.1"
__email__ = "[email protected]\n"
__status__ = "\nTrabalho 1\n"
_data__ = datetime.now()
m.write(__author__)
m.write(__email__)
m.write("Ultima atualizacao: ")
m.write(datetime.now().__str__())
m.write(__copyright__)
m.write(__ta__)
m.write(__status__)
d = manipular_files.gerar_dicionário_dados1()
print("-----------------QUESTAO 1a-------------------------")
distancia = manhattan.soma_manhattan(user1=d['Ana'],user2=d['Jessica'])
print("DISTANCIA DE MANHATTAN ENTRE %s e %s: %.3f\n" %('Ana','Jessica', distancia))
print("-----------------QUESTAO 1e-------------------------")
m = knn.mais_proximos(use1='Jessica',dicionario_completo=d,k=3)
recomendacao = knn.sugerir_por_knn(a_sugerir='Jessica',lista_ordenada=m,artista='B.B. King')
print("-----------------QUESTAO 1f-------------------------")
for i in d:
if d[(i)]['Gary Smith'] != '-':
print("\n__________%s DEU NOTA A GARY SMITH" %i)
p.sugerir_por_nota(i)
print("\nQUESTAO 4a:\n")
items_filmes = dir.listar_diretorio()
items_cerveja = dir.listar_diretorio2()
#bd_cerveja = manipular_files.obter_dados_cerveja(items_cerveja[0])