ユーザーベースからアイテムベースへ

これで、欠損値のない、すぐに使えるデータセットが用意できました。

前の動画では、ユーザーベースのレコメンドとアイテムベースのレコメンドの両方を学びました。ユーザーベースはユーザー同士を比較し、アイテムベースはアイテム同士を比較します。

言い換えると、ユーザーベースのデータでは、さまざまな映画への評価をもとに似たユーザーを見つけられます。一方、アイテムベースのデータでは、ユーザーからの評価のされ方をもとに似た映画を見つけられます。

この演習では、2つの方法を切り替えながら、それぞれの結果を比較します。

これまで扱ってきたユーザーベースのDataFrameの一部である user_ratings_subset は、すでに読み込まれています。