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音楽アーティストを推薦する パートII

あなたが Bruce Springsteen の大ファンだとしましょう。他にどの音楽アーティストが好みに合いそうでしょうか。前の演習で作成した NMF 特徴量とコサイン類似度を使って、似ている音楽アーティストを見つけます。前の演習の解答は実行済みで、norm_features には正規化済みの NMF 特徴量が各行に入っています。音楽アーティストの名前はリスト artist_names として利用できます。

この演習はコースの一部です

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演習の手順

  • pandas を pd としてインポートします。
  • artist_names をインデックスとして使い、norm_features から DataFrame df を作成します。
  • df の .loc[] アクセサで 'Bruce Springsteen' の行を選択し、結果を artist に代入します。
  • df の .dot() メソッドを artist に適用して、各行と artist のドット積を計算します。結果を similarities として保存します。
  • similarities の .nlargest() の結果を print() で表示し、'Bruce Springsteen' に最も似ているアーティストを出力します。

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。

# Import pandas
____

# Create a DataFrame: df
df = ____

# Select row of 'Bruce Springsteen': artist
artist = df.loc[____]

# Compute cosine similarities: similarities
similarities = ____

# Display those with highest cosine similarity
____
コードを編集して実行