def main():
# コマンドライン引数からターゲットユーザを読み込む
argvs = sys.argv
argc = len(argvs)
if argc == 2:
target_user = argvs[1]
# データセットとinfoファイル名を指定
dataset = os.path.join(DATASET_DIR, "u.data")
info_file = os.path.join(DATASET_DIR, "u.info")
# レコメンドシステム用にデータを生成
rating_data = os.path.join(DATA_DIR, "movie_table.csv")
if not(os.path.isfile(rating_data)):
# データセットの前処理を行う
ppd = PreprocessingDataset(dataset, info_file)
# データセットから「縦：ユーザ、横：映画」の構成で
# 各ユーザが評価した、映画の評価値が表になるように
# data/movie_table.csvを生成
ppd.preprocessing()
# レコメンドシステム用にデータを生成
u_item = os.path.join(DATA_DIR, "u_item.csv")
if not(os.path.isfile(u_item)):
# 映画名が列挙されているデータを読み込む
u_item = os.path.join(DATASET_DIR, "u.item")
ppui = PreprocessingUItem(u_item)
# データセットをクリーニングして
# data/u_item.csvを生成
ppui.preprocessing()
# 生成したデータを使ってレコメンドを行う
rating_data = os.path.join(DATA_DIR, "movie_table.csv")
print("Now target user: %s" % target_user)
rc = Recommend(rating_data, info_file, u_item, target_user)
# ターゲットに似ているユーザを表示する
print("\n========== Similar Users ==========")
rc.get_similar_user()
# ターゲットにレコメンドを行う
print("\n============ Recommend ============")
rc.recommend()
else:
print("Please input target user.\n")
print("For example: \n $ python main.py user1")
