Hacer recomendaciones con SVD
Ahora que tienes la matriz recalculada con todos sus huecos rellenados, el siguiente paso es usarla para generar predicciones y recomendaciones.
Usando calc_pred_ratings_df, que generaste en el ejercicio anterior y que tiene todas las filas y columnas completas, encuentra las películas que User_5 tiene más probabilidades de disfrutar.
Este ejercicio forma parte del curso
Creación de motores de recomendación en Python
Instrucciones del ejercicio
- Encuentra las películas mejor valoradas para
User_5ordenando todas las reseñas generadas paraUser_5de mayor a menor.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Sort the ratings of User 5 from high to low
user_5_ratings = ____.____[____,:].____(____=____)
print(user_5_ratings)