人気度とレビューを組み合わせる
前の2つの演習では、最も一般的な非パーソナライズ型のレコメンド手法を使って、提案する映画を探しました。ご覧のとおり、どちらにも弱点があります。
最も多く視聴された映画を探すと、「何が見られたか」は分かりますが、人々がそれをどう感じたかという明示的な評価は分かりません。一方で、レビューの平均を取る方法では、顧客からの明示的なフィードバックは得られますが、個々の好みがデータを歪めてしまうという逆の問題があります。
この演習では、これら2つの方法を組み合わせ、50回以上レビューされた映画だけを対象に平均評価を求めます。
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。
# Create a list of only the frequently watched movies
movie_popularity = ____["title"].____()
popular_movies = ____[____ > 50].____
print(popular_movies)