Fazendo recomendações com base nos gêneros dos filmes
Agora que você tem seus dados em um formato utilizável e sabe comparar dois filmes, o próximo passo é usar isso para gerar recomendações. Neste exercício, você vai aprender a gerar recomendações para qualquer filme no seu conjunto de dados.
As pontuações de similaridade entre todos os filmes do conjunto, que você calculou no último exercício, já foram carregadas como jaccard_similarity_array. movie_cross_table, que contém os filmes e seus atributos, também está disponível.
Para facilitar o uso, você vai encapsular as pontuações de similaridade em um DataFrame. Em seguida, vai usar esse novo DataFrame para sugerir a recomendação de um filme.
Este exercício faz parte do curso
Construindo mecanismos de recomendação em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Wrap the preloaded array in a DataFrame
jaccard_similarity_df = ____.____(____, index=____.____, columns=____.____)
# Find the values for the movie Thor
jaccard_similarity_series = ____.____['Thor']
# Sort these values from highest to lowest
ordered_similarities = jaccard_similarity_series.sort_values(____)
# Print the results
print(ordered_similarities)