Pivoter vos données
Dans ce chapitre, vous allez pousser plus loin la personnalisation des recommandations — vous trouverez des éléments appréciés par des personnes ayant des goûts semblables à l'utilisateur pour qui vous faites des recommandations.
La première étape consiste à mettre vos données au bon format. Vous partez d'un jeu de données où chaque ligne correspond à un utilisateur et à sa cote, avec les colonnes suivantes :
user: Identifiant de l'utilisateurtitle: Titre du filmrating: Cote donnée par l'utilisateur au film
Vous devrez transformer ce DataFrame en une matrice de cotes d'utilisateurs où chaque ligne représente un utilisateur et chaque colonne représente un film sur la plateforme. Cela vous permettra de comparer facilement les utilisateurs et leurs préférences.
Cette activité fait partie du cours
Créer des moteurs de recommandation en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Inspect the first 5 rows of user_ratings
print(user_ratings.____)