मूवी जेनर्स के आधार पर सिफारिशें बनाना
अब जब आपका डेटा एक उपयोगी फ़ॉर्मेट में है और आप दो मूवीज़ की तुलना करना जानते हैं, तो अगला कदम इसका उपयोग करके सिफारिशें जनरेट करना है। इस अभ्यास में, आप सीखेंगे कि अपने डेटासेट में किसी भी मूवी के लिए सिफारिशें कैसे जनरेट करें।
पिछले अभ्यास में आपने डेटासेट की सभी मूवीज़ के बीच जो similarity स्कोर निकाले थे, वे jaccard_similarity_array के रूप में आपके लिए प्रीलोड किए गए हैं। मूवीज़ और उनके attributes वाला movie_cross_table भी उपलब्ध है।
सुविधा के लिए, आपको similarity स्कोर को एक DataFrame में लपेटना होगा। फिर आप इस नए DataFrame का उपयोग करके एक मूवी सिफारिश सुझाएँगे।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में रिकमेंडेशन इंजन बनाना
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Wrap the preloaded array in a DataFrame
jaccard_similarity_df = ____.____(____, index=____.____, columns=____.____)
# Find the values for the movie Thor
jaccard_similarity_series = ____.____['Thor']
# Sort these values from highest to lowest
ordered_similarities = jaccard_similarity_series.sort_values(____)
# Print the results
print(ordered_similarities)