Notes de films semblables et différentes
Certains types de films peuvent plaire à un groupe de personnes, mais être détestés par un autre. Cela peut refléter davantage le genre du film que sa qualité. Prenez, par exemple, les films d'horreur — beaucoup de gens les adorent, tandis que d'autres les détestent.
En comprenant quels films ont été évalués de façon semblable, on peut souvent repérer des films très similaires.
Dans cet exercice, vous allez comparer des films et voir s'ils ont reçu des profils d'évaluation similaires.
Le DataFrame movie_ratings_centered a été chargé avec une ligne par film, et contient comme valeurs les notes centrées qu'il a reçues.
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Créer des moteurs de recommandation en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
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)