Introducción: Construí un pequeño proyecto en Python que utiliza el algoritmo BFS Breadth First Search para recomendar películas en función de la coincidencia por género y de las conexiones entre títulos dentro de un grafo de relaciones.
Descripción del proyecto: La idea es sencilla y práctica. Cada película es un nodo en un grafo y las aristas representan similitud por género, director, temática o reparto. Con BFS se exploran los niveles del grafo: primero las conexiones directas y luego las conexiones de segundo nivel, lo que permite ofrecer recomendaciones muy parecidas y recomendaciones extendidas relacionadas con las películas similares.
Modelo de datos: Para este proyecto usé un archivo JSON ligero como base de datos con entradas tipo id 1, title Inception, year 2010, genres Sci-Fi Thriller, rating 8.8 y una estructura separada de conexiones que lista ids similares por cada película. Esta separación permite mantener los datos y las relaciones independientes y facilitar el recorrido BFS.
Cómo funciona BFS en este contexto: BFS usa una cola FIFO para recorrer el grafo por niveles. Partiendo de la película origen con profundidad 0, se encolan sus vecinos con profundidad 1 y, si se pide una recomendación extendida, se exploran los vecinos de esos vecinos con profundidad 2. Se marca cada nodo visitado para evitar ciclos y duplicados. Resultado: Depth 1 entrega coincidencias muy cercanas y Depth 2 amplía el abanico con títulos relacionados indirectamente.
Arquitectura del código: El proyecto se organizó con clases modulares que facilitan pruebas y mantenimiento. La clase MovieDatabase carga y ofrece acceso a películas y conexiones. La clase MovieSearcher contiene métodos como search_by_title para búsquedas por coincidencia parcial y case insensitive, search_by_genre para filtrar por género usando coincidencias parciales, y find_recommendations que implementa BFS para devolver recomendaciones con su distancia al nodo origen.
Interfaz de usuario: Para mantener la sencillez y velocidad de desarrollo se implementó una CLI que presenta un menú con opciones para buscar por título, buscar por género, ver recomendaciones, listar todos los títulos ordenados por rating y salir. La experiencia se diseñó para ser clara y reproducible en entornos de desarrollo, ideal para prototipado rápido antes de llevarlo a una app más compleja.
Ejemplo de flujo: El usuario escribe una parte del título y obtiene sugerencias; elige un título y pide recomendaciones. Con profundidad 1 verá las coincidencias más cercanas etiquetadas como altamente similares y con profundidad 2 aparecerán las recomendaciones extendidas etiquetadas como tambien recomendadas. Los resultados incluyen razón básica de la similitud cuando está disponible, por ejemplo mismo director o temática compartida.
Por que es útil este enfoque: Este patrón de grafo y BFS es el pilar de muchas recomendaciones en la web, desde sugerencias de productos en ecommerce hasta descubrimiento de contenido. Es simple, eficiente para grafos poco densos y fácil de explicar y extender. Además se puede combinar con pesos en las aristas, filtros por idioma o año, y métricas de popularidad para afinar los resultados.
Extensiones posibles: Integrar aprendizaje automático para ponderar conexiones, usar servicios cloud para escalar la base de datos y las consultas, exponer una API REST y construir interfaces web o móviles. También es posible incorporar motores de búsqueda por texto completo y sumar recomendaciones basadas en comportamiento de usuarios.
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Conclusión: Este proyecto demuestra cómo un algoritmo clásico como BFS combinado con una estructura de datos en grafo permite crear recomendaciones efectivas y explicables. Para proyectos que requieran llevar esa idea a producto escalable, Q2BSTUDIO aporta experiencia técnica en desarrollo, despliegue en la nube y protección de la solución, además de servicios de inteligencia de negocio para medir impacto y optimizar resultados. Si te interesa avanzar con un piloto o una integración más completa estamos disponibles para evaluar requisitos y proponer la mejor arquitectura.
