パーソナライズしないレコメンデーションの導入
最も基本的なレコメンド方法の1つは、多数の知見に従い、すでに一番人気のものをおすすめすることです。 この演習では、データセット内で各映画がどれくらい視聴されたかを集計し、最もよく見られている映画を探します。
Movie Lens データセットのサブセットである DataFrame user_ratings_df が読み込まれています。
このテーブルには、各映画とその映画を視聴したユーザーの識別子、そしてユーザーが与えた評価が含まれています。
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。
# Get the counts of occurrences of each movie title
movie_popularity = ____["title"].____()
# Inspect the most common values
print(movie_popularity.____().____)