映画のジャンルに基づくレコメンデーションの作成
データが使いやすい形式になり、2 本の映画を比較する方法も分かったので、次はそれを使ってレコメンデーションを作成していきます。この演習では、データセット内の任意の映画に対するレコメンデーションを生成する方法を学びます。
前の演習で計算したデータセット内のすべての映画同士の類似度スコアは、jaccard_similarity_array として読み込まれています。映画とその属性を含む movie_cross_table も利用できます。
使いやすくするために、まず類似度スコアを DataFrame に包みます。次に、この新しい DataFrame を使っておすすめの映画を提案します。
この演習はコースの一部です
Pythonでつくるレコメンデーションエンジン
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Wrap the preloaded array in a DataFrame
jaccard_similarity_df = ____.____(____, index=____.____, columns=____.____)
# Find the values for the movie Thor
jaccard_similarity_series = ____.____['Thor']
# Sort these values from highest to lowest
ordered_similarities = jaccard_similarity_series.sort_values(____)
# Print the results
print(ordered_similarities)