사용자 프로필 만들기
이제 레이블이 지정된 특징이나 설명을 바탕으로 유사한 항목을 추천할 수 있게 되었어요. 하지만 때로는 유사한 항목만 찾는 것으로는 충분하지 않을 수 있어요. 다음 연습에서는 단일 항목이 아닌, 특정 사용자와 그 사용자가 좋아했던 모든 항목을 기반으로 추천을 만드는 방법을 살펴보겠습니다. 먼저 사용자가 이전에 즐겼던 모든 영화를 집계해 사용자 프로필을 생성할 거예요.
직전 연습 문제들에서 사용한 tfidf_summary_df가 미리 로드되어 있습니다. 이 DataFrame은 영화당 한 행으로 구성되어 있고, 인덱스는 영화 제목이며, 각 특징(feature)에 해당 영화의 TF-IDF 점수가 열로 들어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 추천 엔진 만들기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
list_of_movies_enjoyed = ['Captain America: The First Avenger', 'Green Lantern', 'The Avengers']
# Create a subset of only the movies the user has enjoyed
movies_enjoyed_df = tfidf_summary_df.____(____)
# Inspect the DataFrame
print(movies_enjoyed_df)