बेहतर non-personalized recommendations
सिर्फ इसलिए कि बहुत से लोगों ने कोई फ़िल्म देखी है, इसका मतलब यह नहीं कि दर्शकों ने उसे पसंद भी किया। यह समझने के लिए कि किसी दर्शक को फ़िल्म वास्तव में कैसी लगी, ज़्यादा स्पष्ट डेटा उपयोगी होता है। सौभाग्य से, आपके पास Movie Lens डेटासेट में हर दर्शक की ratings भी हैं.
इस अभ्यास में, आप डेटासेट की हर फ़िल्म की औसत rating निकालेंगे, और फिर उस फ़िल्म को ढूँढेंगे जिसकी औसत rating सबसे अधिक है.
आप वही user_ratings_df इस्तेमाल करेंगे जो आपने पिछले अभ्यास में किया था, और इसे आपके लिए लोड कर दिया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में रिकमेंडेशन इंजन बनाना
अभ्यास निर्देश
- हर फ़िल्म की औसत rating निकालें और उसे
average_rating_dfनाम के DataFrame में सहेजें. average_rating_dfDataFrame को औसतratingकॉलम के आधार पर highest से lowest क्रम में sort करें और उसेsorted_average_ratingsके रूप में सहेजें.sorted_average_ratingsमें सबसे ऊपर रैंक की गई पाँच फ़िल्मों की entries प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Find the mean of the ratings given to each title
average_rating_df = user_ratings_df[["title", "rating"]].____('title').____()
# Order the entries by highest average rating to lowest
sorted_average_ratings = average_rating_df.____(____=____, ____=____)
# Inspect the top movies
print(____.____())