यूज़र प्रोफाइल बनाएँ
अब आप लेबल किए गए फीचर्स या विवरणों के आधार पर समान आइटम्स के लिए सुझाव जनरेट कर सकते हैं। लेकिन कई बार केवल समान आइटम ढूँढना पर्याप्त नहीं होता। अगले अभ्यासों में, आप देखेंगे कि किसी एकल आइटम के बजाय किसी यूज़र और उसे पसंद आए सभी आइटम्स के आधार पर रिकमेंडेशन कैसे बनाए जा सकते हैं। सबसे पहले, आप उस यूज़र के लिए एक प्रोफाइल जनरेट करेंगे, जिसमें उसने पहले जो भी फ़िल्में पसंद की हैं, उनका सम्मिलित सार होगा।
पिछले कुछ अभ्यासों में जिस tfidf_summary_df पर आप काम कर रहे थे, उसे आपके लिए लोड कर दिया गया है। इसमें प्रत्येक फ़िल्म के लिए एक पंक्ति है, जिसमें शीर्षक इंडेक्स के रूप में है, और प्रत्येक फीचर के लिए एक कॉलम है जिसमें उसका TF-IDF स्कोर है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में रिकमेंडेशन इंजन बनाना
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
list_of_movies_enjoyed = ['Captain America: The First Avenger', 'Green Lantern', 'The Avengers']
# Create a subset of only the movies the user has enjoyed
movies_enjoyed_df = tfidf_summary_df.____(____)
# Inspect the DataFrame
print(movies_enjoyed_df)