Da user-based a item-based

A questo punto hai un insieme di dati senza valori mancanti, pronto all’uso.

Nel video precedente, hai visto sia le raccomandazioni user-based sia quelle item-based. Le raccomandazioni user-based confrontano tra utenti, mentre le raccomandazioni item-based confrontano tra elementi (film, prodotti, ecc.).

In altre parole, puoi usare i dati user-based per trovare utenti simili in base a come hanno valutato film diversi, mentre puoi usare i dati item-based per trovare film simili in base a come sono stati valutati dagli utenti.

In questo esercizio passerai da un approccio all’altro e confronterai i risultati.

user_ratings_subset, un sottoinsieme del DataFrame user-based con cui hai lavorato, è già stato caricato per te.