El modelo está desarrollado en pytorch y su implementación se puede encontrar
en el módulo model.
Se puede correr una aplicación de ejemplo mediante un contenedor docker con los siguientes comandos.
docker build . --tag recsys_example
docker run -i -p 8899:8899 recsys_example
Se abrirá una aplicación en el puerto 8899 con la siguiente pinta.
En el gráfico se puede observar en abscisas la puntación que el sistema asigna para cada película y en ordenadas la popularidad de cada película.
Si se van añadiendo películas (pinchando en el gráfico o a través de el selector) que el usuario a visto, las puntuaciones se van modificando y las películas recomendadas cambias.
Hay que tener en cuenta que para que de unas recomendaciones suficientemente robustas es necesario añadir en torno a 20 películas, ya que es el número mínimo de películas que un usuario había visto en el dataset de entrenamiento.