Evaluări similare și diferite pentru filme
Unele tipuri de filme sunt îndrăgite de un grup de oameni, dar urâte de altul. Acest lucru reflectă adesea genul filmului mult mai mult decât calitatea sa. Ia ca exemplu filmele de groază – mulți oameni le adoră, în timp ce alții nu le suportă.
Înțelegând care filme au fost evaluate în mod similar, putem identifica filme foarte asemănătoare între ele.
În acest exercițiu, vei compara filme și vei analiza dacă au primit tipare de evaluare similare.
DataFrame-ul movie_ratings_centered a fost încărcat cu câte un rând per film și cu evaluările centrate primite ca valori.
Acest exercițiu face parte din cursul
Construirea motoarelor de recomandare în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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)