मिलती-जुलती और अलग-अलग मूवी रेटिंग्स
कुछ तरह की मूवीज़ एक समूह को बहुत पसंद आती हैं, जबकि दूसरे समूह को बिलकुल नहीं। कई बार यह मूवी की क्वालिटी से ज़्यादा उसके जेनर (प्रकार) को दर्शाता है। उदाहरण के लिए, हॉरर मूवीज़ — बहुत से लोग उन्हें बेहद पसंद करते हैं, जबकि कुछ उन्हें नापसंद करते हैं.
यह समझकर कि किन मूवीज़ की समीक्षा का पैटर्न एक जैसा रहा है, हम अक्सर बहुत मिलती-जुलती मूवीज़ ढूँढ सकते हैं.
इस अभ्यास में, आप मूवीज़ की तुलना करेंगे और देखेंगे कि क्या उनकी रेटिंग्स के पैटर्न समान रहे हैं.
DataFrame movie_ratings_centered लोड किया गया है, जिसमें हर पंक्ति एक मूवी है और वैल्यूज़ उस मूवी की centered रेटिंग्स हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में रिकमेंडेशन इंजन बनाना
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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)