Crear recomendaciones basadas en géneros de películas
Ahora que tienes tus datos en un formato utilizable y sabes cómo comparar dos películas, el siguiente paso es usar esto para generar recomendaciones. En este ejercicio, aprenderás a generar recomendaciones para cualquier película de tu conjunto de datos.
Las puntuaciones de similitud entre todas las películas del conjunto de datos que calculaste en el último ejercicio se han precargado como jaccard_similarity_array. También está disponible movie_cross_table, que contiene las películas y sus atributos.
Para facilitar su uso, tendrás que envolver las puntuaciones de similitud en un DataFrame. Luego usarás este nuevo DataFrame para sugerir una recomendación de película.
Este ejercicio forma parte del curso
Creación de motores de recomendación en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Wrap the preloaded array in a DataFrame
jaccard_similarity_df = ____.____(____, index=____.____, columns=____.____)
# Find the values for the movie Thor
jaccard_similarity_series = ____.____['Thor']
# Sort these values from highest to lowest
ordered_similarities = jaccard_similarity_series.sort_values(____)
# Print the results
print(ordered_similarities)