改良版の非パーソナライズド推薦
多くの人に観られている映画が、必ずしも高く評価されているとは限りません。視聴者がその映画を実際にどう感じたかを知るには、より明示的なデータが役立ちます。幸い、Movie Lens データセットには各視聴者の評価も含まれています。
この演習では、データセット内の各映画の平均評価を求め、最も平均評価の高い映画を特定します。
前の演習と同じ user_ratings_df を使用します。こちらは既に読み込まれています。
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
演習の手順
- 各映画の平均評価を求め、
average_rating_dfという DataFrame に保存します。 average_rating_dfを平均のrating列で高い順にソートし、sorted_average_ratingsとして保存します。sorted_average_ratingsから上位5件の映画エントリを表示します。
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。
# Find the mean of the ratings given to each title
average_rating_df = user_ratings_df[["title", "rating"]].____('title').____()
# Order the entries by highest average rating to lowest
sorted_average_ratings = average_rating_df.____(____=____, ____=____)
# Inspect the top movies
print(____.____())