Introducción a las recomendaciones no personalizadas
Una de las formas más básicas de hacer recomendaciones es aprovechar el conocimiento colectivo y sugerir lo que ya es más popular. En este ejercicio, calcularás cuántas veces se ha visto cada película del conjunto de datos y encontrarás las más vistas.
El DataFrame user_ratings_df, que es un subconjunto del conjunto de datos Movie Lens, ya está cargado.
Esta tabla contiene identificadores de cada película y del usuario que la vio, junto con la valoración que le dio.
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.
# Get the counts of occurrences of each movie title
movie_popularity = ____["title"].____()
# Inspect the most common values
print(movie_popularity.____().____)