वैसे ही पसंद की गई फ़िल्में ढूँढना
जैसे आपने दो फ़िल्मों के बीच similarity निकाली थी, वैसे ही आप सभी यूज़र्स के पार इसे गणना करके पता कर सकते हैं कि यूज़र्स की ratings के आधार पर किसी दी गई फ़िल्म के सबसे मिलती-जुलती फ़िल्म कौन-सी है.
यह तरीका content-based filtering के साथ काम करने जैसा ही है.
आप सभी फ़िल्मों के बीच similarity scores निकालेंगे, फिर इच्छित फ़िल्म पर फोकस करने के लिए उसकी similarity scores वाली column को अलग करेंगे और sort करेंगे.
movie_ratings_centered फिर से लोड किया गया है. इसमें हर फ़िल्म एक row के रूप में है, और उनकी centered ratings values के रूप में स्टोर हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में रिकमेंडेशन इंजन बनाना
अभ्यास निर्देश
movie_ratings_centeredमें सभी फ़िल्मों के बीच similarity मैट्रिक्स निकालें और उसे similarities के रूप में स्टोर करें.similaritiesमैट्रिक्स को एक DataFrame में wrap करें, जिसमेंmovie_ratings_centeredके indices ही columns और rows हों.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# Generate the similarity matrix
similarities = ____(____)
# Wrap the similarities in a DataFrame
cosine_similarity_df = ____.____(____, index=____.____, columns=____.____)
# Find the similarity values for a specific movie
cosine_similarity_series = cosine_similarity_df.loc['Star Wars: Episode IV - A New Hope (1977)']
# Sort these values highest to lowest
ordered_similarities = cosine_similarity_series.sort_values(ascending=False)
print(ordered_similarities)