音楽アーティストのレコメンドシステム その2
あなたがBruce Springsteenの大ファンだとしたら、他にどんな音楽アーティストが好みに合うでしょうか。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、似た音楽アーティストを見つけてみましょう。前の演習の解答はすでに実行済みで、正規化されたNMF特徴量が行に入っている配列norm_featuresがあります。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
Pythonで学ぶ教師なし学習
演習の手順
pandasをpdとしてインポートしてください。artist_namesをインデックスとして使い、norm_featuresからDataFramedfを作成してください。dfの.loc[]アクセサを使って、'Bruce Springsteen'の行を選択し、結果をartistに代入してください。dfの.dot()メソッドをartistに適用し、各行とartistの内積を計算してください。結果をsimilaritiesとして保存してください。similaritiesの.nlargest()メソッドの結果を表示し、'Bruce Springsteen'に最も似ているアーティストを確認しましょう。
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
____