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Quais artigos são semelhantes a "Cristiano Ronaldo"?

No vídeo, você aprendeu a usar os recursos do NMF e a similaridade de cosseno para encontrar artigos semelhantes. Aplique isso ao seu modelo NMF para artigos populares da Wikipédia, encontrando os artigos mais semelhantes ao artigo sobre o jogador de futebol Cristiano Ronaldo. Os recursos de NMF que você obteve anteriormente estão disponíveis como nmf_features, enquanto titles é uma lista dos títulos dos artigos.

Este exercício faz parte do curso

Aprendizado não supervisionado em Python

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Instruções do exercício

  • Importe normalize de sklearn.preprocessing.
  • Aplique a função normalize() a nmf_features. Armazene o resultado como norm_features.
  • Crie um DataFrame df a partir de norm_features, usando titles como um índice.
  • Use o acessor .loc[] de df para selecionar a linha de 'Cristiano Ronaldo'. Atribua o resultado a article.
  • Aplique o método .dot() de df a article para calcular a similaridade de cosseno de cada linha com article.
  • Imprima o resultado do método .nlargest() de similarities para exibir os artigos mais semelhantes. Isso foi feito para você, então clique em "Enviar resposta" para ver o resultado!

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Perform the necessary imports
import pandas as pd
from ____ import ____

# Normalize the NMF features: norm_features
norm_features = ____

# Create a DataFrame: df
df = ____

# Select the row corresponding to 'Cristiano Ronaldo': article
article = df.loc[____]

# Compute the dot products: similarities
similarities = ____

# Display those with the largest cosine similarity
print(similarities.nlargest())
Editar e executar o código