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Recommander des artistes musicaux, partie II

Supposons que vous soyez un grand admirateur de Bruce Springsteen. Quels autres artistes musicaux pourriez-vous apprécier ? Veuillez utiliser les caractéristiques NMF de l'exercice précédent et la similarité cosinus pour identifier des artistes musicaux similaires. Une solution à l'exercice précédent a été exécutée, donc norm_features est un tableau contenant les caractéristiques NMF normalisées sous forme de lignes. Les noms des artistes musicaux sont disponibles dans la liste artist_names.

Cet exercice fait partie du cours

Apprentissage non supervisé en Python

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Instructions

  • Importez pandas en tant que pd.
  • Créez un DataFrame df à partir de norm_features, en utilisant artist_names comme index.
  • Utilisez l'accesseur .loc[] de df pour sélectionner la ligne 'Bruce Springsteen'. Attribuez le résultat à artist.
  • Appliquez la méthode .dot() de df à artist pour calculer le produit scalaire de chaque ligne avec artist. Enregistrez le résultat sous le nom similarities.
  • Affichez le résultat de la méthode .nlargest() de similarities pour afficher les artistes les plus similaires à « Bruce Springsteen ».

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import pandas
____

# Create a DataFrame: df
df = ____

# Select row of 'Bruce Springsteen': artist
artist = df.loc[____]

# Compute cosine similarities: similarities
similarities = ____

# Display those with highest cosine similarity
____
Modifier et exécuter le code