Avaliações de filmes parecidas e diferentes
Alguns tipos de filmes podem ser amados por um grupo de pessoas e odiados por outro. Isso pode refletir mais o tipo de filme do que a sua qualidade. Pegue, por exemplo, filmes de terror — muita gente adora, enquanto outras pessoas não suportam.
Ao entender quais filmes foram avaliados de forma parecida, muitas vezes conseguimos encontrar filmes muito semelhantes.
Neste exercício, você vai comparar filmes e verificar se eles receberam padrões de avaliação semelhantes.
O DataFrame movie_ratings_centered foi carregado com uma linha por filme e as avaliações centralizadas que ele recebeu como valores.
Este exercício faz parte do curso
Construindo mecanismos de recomendação em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# Assign the arrays to variables
sw_IV = movie_ratings_centered.loc['Star Wars: Episode IV - A New Hope (1977)', :].values.reshape(1, -1)
sw_V = ____.____['Star Wars: Episode V - The Empire Strikes Back (1980)', :].____.____(1, -1)
# Find the similarity between two Star Wars movies
similarity_A = cosine_similarity(____, ____)
print(similarity_A)