Membuat rekomendasi film pertama Anda
Sekarang setelah Anda menemukan pasangan film yang paling sering muncul bersama, Anda dapat membuat rekomendasi pertama Anda!
Meskipun Anda tidak menggunakan informasi apa pun tentang orang yang menonton, dan bahkan tidak mengetahui detail tentang filmnya, rekomendasi yang bernilai tetap dapat dibuat dengan meneliti kelompok film yang ditonton oleh orang yang sama.
Dalam latihan ini, Anda akan meneliti film yang sering ditonton oleh orang yang juga menonton Thor, lalu menggunakan data ini untuk memberikan rekomendasi kepada seseorang yang baru saja menonton film tersebut.
DataFrame yang Anda hasilkan pada pelajaran sebelumnya, combination_counts_df, yang memuat jumlah seberapa sering film ditonton bersama, telah dimuat untuk Anda.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Membangun Recommendation Engine di Python
Petunjuk latihan
- Urutkan objek
combination_counts_dfdari yang terbesar ke yang terkecil berdasarkan kolomsize. - Temukan frekuensi film yang baru diurutkan untuk film
Thordengan menyeleksi objekcombination_counts_dfyang sudah diurutkan, di manamovie_aadalahThor, tetapkan kethor_df, lalu plot hasilnya.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
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()