
import unittest
import user_code
import ast
import re   
import importlib
import csv
import unittest
import pandas as pd
import numpy as np
import importlib

class TestTask(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.data = {
            'apple': [1, 0, 1, 0],
            'banana': [1, 1, 0, 0],
            'carrot': [0, 1, 1, 0],
            'donut': [0, 0, 1, 1],
        }
        self.user_item_matrix = pd.DataFrame(self.data, index=['alice', 'bob', 'carol', 'dave'])
        self.module_name = 'user_code'

    def test_returns_list(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        result = user_code.recommend_products(self.user_item_matrix, 'bob', top_n=2)
        _dynamic_test(self, isinstance(result, list), "Function returns a list.", f"Expected list, got {type(result)}.")

    def test_recommendations_are_valid(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        # Bob's vector: [0,1,1,0], most similar is Alice: [1,1,0,0]
        # Alice has apple (1), bob does not (0)
        result = user_code.recommend_products(self.user_item_matrix, 'bob', top_n=2)
        expected = ['apple']
        _dynamic_test(
            self,
            all(item in ['apple'] for item in result),
            "Recommendation is valid and contains only items the similar user has and target does not.",
            f"Recommendation contains unexpected items: {result}"
        )

    def test_top_n_limit(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        # carol: [1,0,1,1], most similar user is alice: [1,1,0,0]
        # Alice has banana (1), carol does not (0)
        result = user_code.recommend_products(self.user_item_matrix, 'carol', top_n=1)
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(result, list) and len(result) <= 1 and (len(result) == 0 or result[0] == 'banana'),
            "Function respects top_n and returns correct recommendation for carol.",
            f"Expected ['banana'] or [], got {result}"
        )

    def test_no_similar_user(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        # Add a new user with all zeros
        df = self.user_item_matrix.copy()
        df.loc['eve'] = [0, 0, 0, 0]
        result = user_code.recommend_products(df, 'eve', top_n=2)
        _dynamic_test(self, result == [], "Returns empty list if no similar user.", f"Expected [], got {result}")

    def test_no_new_items_to_recommend(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        # Bob and dave: dave has only donut, bob has not. But similarity is zero with everyone except alice.
        # Add a user who has all the same items as alice
        df = self.user_item_matrix.copy()
        df.loc['erin'] = [1, 1, 0, 0]
        result = user_code.recommend_products(df, 'erin', top_n=2)
        _dynamic_test(
            self,
            result == [],
            "Returns empty list if most similar user has no new items to recommend.",
            f"Expected [], got {result}"
        )

    def test_handles_different_top_n(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        # alice: [1,1,0,0], most similar user is bob: [0,1,1,0]
        # bob has carrot (1), alice does not (0)
        result = user_code.recommend_products(self.user_item_matrix, 'alice', top_n=5)
        _dynamic_test(
            self,
            result == ['carrot'],
            "Function returns all possible recommendations if top_n > available.",
            f"Expected ['carrot'], got {result}"
        )

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

def normalize_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r"\\s{2,}", " ", text)
    text = re.sub(r"\\s*([,:?])\\s*", r"\\1 ", text)
    return text.strip()

def change_var(code: str, var_name: str, value: str) -> str:
    tree = ast.parse(code)
    lines = code.splitlines()
    changed = False
    # Collect all assignment nodes to modify
    assign_nodes = [
        (i, node)
        for i, node in enumerate(tree.body)
        if isinstance(node, ast.Assign)
        and any(isinstance(target, ast.Name) and target.id == var_name for target in node.targets)
    ]

    # If nothing to change, return unmodified code
    if not assign_nodes:
        return code

    # Perform replacements for all matching assignments (from last to first to not break line offsets)
    for i, node in reversed(assign_nodes):
        start_line = node.lineno - 1
        line = lines[start_line]
        indent = ' ' * (len(line) - len(line.lstrip()))
        lines[start_line] = f"{indent}{var_name} = {value}"
        next_line = len(lines)
        for next_node in tree.body[i+1:]:
            if hasattr(next_node, 'lineno'):
                next_line = next_node.lineno - 1
                break
        if next_line > start_line + 1:
            lines[start_line+1:next_line] = []
        changed = True

    return '\\n'.join(lines) if changed else code

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_main.py

Domina las habilidades necesarias para diseñar, implementar y escalar motores de recomendación modernos y modelos de asociación transaccional. Avanza desde el análisis de compras minoristas en bruto utilizando principios algorítmicos clásicos como Apriori y FP-Growth hasta la construcción de sistemas avanzados de personalización mediante filtrado colaborativo y factorización de matrices. Aprende a diseñar flujos de datos que impulsan las capas de descubrimiento de escaparates digitales modernos y mejoran los indicadores de participación de los usuarios.

Descubra cómo encontrar relaciones ocultas dentro de estructuras masivas de datos transaccionales. Aprenda los marcos matemáticos fundamentales que utilizan los grandes minoristas para optimizar la colocación en estanterías, las estructuras de inventario y las estrategias de agrupación de productos.

¿Cuál es la principal diferencia entre el filtrado colaborativo basado en usuarios y el basado en ítems?

**¿Qué métrica es la mejor para medir la similitud entre vectores de calificaciones de usuarios?**

¿Qué es el problema de arranque en frío?

¿Cómo mejora la escalabilidad el filtrado basado en ítems?

¿Cuándo se debe usar la correlación de Pearson en lugar de la similitud del coseno?

¿Qué es un vecindario en el filtrado colaborativo?

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Sumérgete en los fundamentos matemáticos de modelos avanzados de aprendizaje automático para conjuntos de datos dispersos. Aprende a descubrir características latentes ocultas dentro de datos de retroalimentación de usuarios multidimensionales para predecir con precisión interacciones faltantes.

Desafío: Construcción de un Componente de Filtrado Colaborativo Basado en Usuarios

Solución