Úvod do nepersonalizovaných doporučení
Jedním z nejzákladnějších způsobů, jak dělat doporučení, je řídit se znalostí davu a doporučit to, co je už nejoblíbenější. V tomto cvičení zjistíš, jak často byl každý film v datasetu zhlédnut, a najdeš nejčastěji sledované filmy.
DataFrame user_ratings_df, který je podmnožinou datasetu Movie Lens, je pro tebe načtený.
Tato tabulka obsahuje identifikátory jednotlivých filmů a uživatelů, kteří je sledovali, spolu s hodnocením, které jim udělili.
Toto cvičení je součástí kurzu
Tvorba doporučovacích systémů v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Get the counts of occurrences of each movie title
movie_popularity = ____["title"].____()
# Inspect the most common values
print(movie_popularity.____().____)