Valoraciones similares y diferentes de películas
A ciertos tipos de películas puede que a un grupo de personas les encanten y a otro las detesten. Esto puede reflejar más el tipo de película que su calidad. Por ejemplo, las de terror: a mucha gente le apasionan y a otra no les gustan nada.
Si entendemos qué películas se han valorado de forma parecida, a menudo podemos encontrar títulos muy similares.
En este ejercicio, vas a comparar películas y comprobar si han recibido patrones de valoración similares.
El DataFrame movie_ratings_centered se ha cargado con una fila por película y las valoraciones centradas como valores.
Este ejercicio forma parte del curso
Creación de motores de recomendación en Python
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# Assign the arrays to variables
sw_IV = movie_ratings_centered.loc['Star Wars: Episode IV - A New Hope (1977)', :].values.reshape(1, -1)
sw_V = ____.____['Star Wars: Episode V - The Empire Strikes Back (1980)', :].____.____(1, -1)
# Find the similarity between two Star Wars movies
similarity_A = cosine_similarity(____, ____)
print(similarity_A)