Von nutzerbasiert zu itembasiert

Inzwischen hast du einen Datensatz ohne leere Werte, der einsatzbereit ist.

Im vorherigen Video hast du sowohl nutzerbasierte als auch itembasierte Empfehlungen kennengelernt. Nutzerbasierte Empfehlungen vergleichen Nutzer miteinander, itembasierte vergleichen verschiedene Items.

Anders ausgedrückt: Du kannst nutzerbasierte Daten nutzen, um ähnliche Nutzer zu finden – basierend darauf, wie sie verschiedene Filme bewertet haben. Und du kannst itembasierte Daten nutzen, um ähnliche Filme zu finden – basierend darauf, wie sie von den Nutzern bewertet wurden.

In dieser Übung wechselst du zwischen beiden Ansätzen und vergleichst ihre Ergebnisse.

user_ratings_subset, ein Teil-DataFrame der nutzerbasierten Daten, mit denen du gearbeitet hast, wurde für dich geladen.