अपनी पहली मूवी रिकमेन्डेशन बनाइए
अब जब आपने सबसे आम तौर पर साथ देखी जाने वाली फ़िल्में ढूँढ ली हैं, तो आप अपनी पहली रिकमेन्डेशन दे सकते हैं!
भले ही आप दर्शक के बारे में कोई जानकारी नहीं ले रहे हैं, और मूवी के बारे में भी कोई विवरण नहीं जानते, फिर भी यह देख कर कि किन-किन फ़िल्मों के समूह एक ही लोग देखते हैं, मूल्यवान रिकमेन्डेशन दी जा सकती हैं.
इस अभ्यास में, आप उन फ़िल्मों की जाँच करेंगे जो अक्सर उन लोगों ने देखीं जिन्होंने Thor देखी है, और फिर इसी डेटा का उपयोग करके अभी-अभी वह फ़िल्म देखने वाले किसी व्यक्ति को रिकमेन्डेशन देंगे.
पिछले लेसन में आपने जो DataFrame बनाया था, combination_counts_df, जिसमें यह काउंट है कि फ़िल्में कितनी बार साथ में देखी जाती हैं, वह आपके लिए लोड कर दिया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में रिकमेंडेशन इंजन बनाना
अभ्यास निर्देश
combination_counts_dfऑब्जेक्ट कोsizeकॉलम के आधार पर सबसे बड़े से सबसे छोटे क्रम में ऑर्डर करें.- ऑर्डर किए गए
combination_counts_dfऑब्जेक्ट में जहाँmovie_aThorहै, वहाँ सबसे नई मूवी फ़्रीक्वेंसी निकालकर उन्हेंthor_dfमें असाइन करें और उनके परिणाम को प्लॉट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
import matplotlib.pyplot as plt
# Sort the counts from highest to lowest
combination_counts_df.____('size', ascending=____, inplace=____)
# Find the movies most frequently watched by people who watched Thor
thor_df = ____[____['movie_a'] ____ 'Thor']
# Plot the results
thor_df.plot.bar(x="movie_b")
plt.show()