개선된 비개인화 추천
많은 사람이 본 영화라고 해서 꼭 그 영화를 즐겼다는 뜻은 아니에요. 시청자가 영화를 실제로 어떻게 느꼈는지 이해하려면 더 명시적인 데이터가 필요합니다. 다행히 Movie Lens 데이터셋에는 각 시청자의 평점 정보도 있어요.
이 연습 문제에서는 데이터셋의 각 영화에 대한 평균 평점을 구하고, 평균 평점이 가장 높은 영화를 찾아볼 거예요.
이전 연습 문제에서 사용한 것과 동일한 user_ratings_df가 이미 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 추천 엔진 만들기
연습 안내
- 각 영화의 평균 평점을 구해
average_rating_df라는 DataFrame으로 저장하세요. average_rating_df를 평균rating열 기준으로 내림차순(높은 값에서 낮은 값) 정렬해sorted_average_ratings로 저장하세요.sorted_average_ratings에서 상위 5개 영화의 항목을 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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(____.____())