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# Runnable RecomSys 
Versione compatta del sistema di raccomandazione ibrido (analisi co-acquisti + metodi di raccomandazione). 

## Architecture 
1) Calcolo delle regole di associazione (basate sui co-acquisti) **[recomsys-datapreparation-batch]**
2) Costruisci *profili utenti* (in base allo storico dati) e *genera raccomandazione basate su questi profili* **[user_profiling]**
3) *Sistema di raccomandazione ibrido basato sul prodotto di riferimento (i.e., visualizzato nella scheda prodotto)* **[recommender-system-batch]**

### ISTRUZIONI:
#### Windows
1) Installare i pachetti Python richiesti (pip install -r requirements.txt)
2) *Eseguire* il **file *init.bat*** per inizializzare e scaricare i sotto-moduli
3) Aggiungere il file delle credenziali *".env"* nella cartella principale dei tre moduli
4) *Eseguire* il **file *run.bat*** 
#### Linux
Eseguire **make help** per vedere la lista di comandi con breve descrizione
1) (Opzionale) Genera un environment di Python eseguendo **make env**   
2) Installare i pachetti Python richiesti eseguendo **make install**
3) *Eseguire* **make init** per inizializzare e scaricare i sotto-moduli
4) Aggiungere il file delle credenziali *".env"* nella cartella principale dei tre moduli
5) *Eseguire* **make run**


### PARAMETRI MODULO RACCOMANDAZIONE:
Modificabile nel file *"recommender-system-batch >> settings.json"* 

### OUTPUTS:
- Risultati intermedi (e.g., co-acquisti) salvati su un server di Delta Informatica
- Profili utenti salvati in remoto sul database MongoDB
- Raccomandazioni generate salvate in: 
    1. Locale (*recommender-system-batch >> recommendations*)
    2. Remoto sul database MongoDB (utilizato dalla piattaforma e-commerce INDACO)

Parametri server remoti presenti nel file *"credentials.env"*