VinyleXplore

VinyleXplore est une application web qui vous aide à choisir un vinyle à écouter en fonction de plusieurs critères et en apprenant de vos préférences d'écoute.

Présentation de l'application

VinyleXplore permet de :

• Ajouter des albums vinyles à votre collection.
• Obtenir une recommandation intelligente d’un vinyle à écouter.
• Affiner les recommandations en fonction de vos choix d'écoute.

L'application prend en compte les critères suivants pour vous suggérer un album :

• Jour de la semaine (lundi, mardi, …)
• Moment de la journée (matin, après-midi, soir…)
• Lieu d’écoute (chez soi, au travail, en voiture…)
• Saison actuelle (printemps, été, automne, hiver)
• Humeur (motivé, paisible, en soirée, romantique, triste, énervé…)

Chaque interaction permet au système d’apprentissage automatique d'améliorer la pertinence des suggestions au fil du temps.

---

Pré-requis

Avant d'installer VinyleXplore, assurez-vous d'avoir les éléments suivants installés sur votre machine :

Backend (Symfony)

• PHP 8.2+
• Composer
• PostgreSQL
• Symfony CLI (facultatif, mais recommandé)

Service Machine Learning (Python)

• Python 3.10+
• pip (gestionnaire de paquets)
• FastAPI
• Scikit-learn / TensorFlow (selon le moteur de recommandation utilisé)

Outils additionnels

• Docker (optionnel pour exécuter l’environnement dans des conteneurs)

---

Installation

1. Cloner le projet

git clone [url_du_referentiel]
cd vinylexplore

2. Installation du backend Symfony

cd backend
composer install

Créer un fichier .env.local en copiant .env et configurer l'accès à la base de données PostgreSQL :

DATABASE_URL="postgresql://user:password@127.0.0.1:5432/sf_vinylexplore_new?serverVersion=16&charset=utf8"

Créer la base de données et exécuter les migrations :

symfony console doctrine:database:create
symfony console doctrine:migrations:migrate

Lancer le serveur Symfony :

symfony serve

3. Installation du service Machine Learning (Python)

cd ml-service
pip install -r requirements.txt

Lancer le service FastAPI :

uvicorn main:app --reload

4. Lancer l'application

Une fois le backend et le service ML en cours d’exécution, vous pouvez accéder à l’application à l’adresse suivante :

http://localhost:8000 (Interface Symfony) http://localhost:8001/docs (API Machine Learning - Swagger UI)

---

Développement & Contribution

Si vous souhaitez contribuer au projet :

1. Forkez le dépôt
2. Créez une branche pour votre fonctionnalité (git checkout -b feature/ma-fonctionnalite)
3. Développez et testez vos modifications
4. Faites une Pull Request 🚀

---

Licence

Ce projet est sous licence MIT. Vous êtes libre de le modifier et de le redistribuer sous les mêmes conditions.

---

Contact

Si vous avez des questions ou suggestions, n’hésitez pas à nous contacter à hello@nicolasvauche.net.