Construiește profilurile utilizatorilor
Acum știi să generezi sugestii pentru elemente similare pe baza atributelor lor etichetate sau a descrierilor. Uneori însă nu este suficient să găsești elemente similare. În exercițiile următoare, vei parcurge pașii necesari pentru a crea recomandări bazate pe un utilizator și pe toate elementele care i-au plăcut, în loc să te raportezi la un singur element. Vei genera mai întâi un profil pentru un utilizator, agregând toate filmele pe care le-a apreciat anterior.
tfidf_summary_df, cu care ai lucrat în ultimele exerciții, a fost deja încărcat. Acesta conține câte un rând per film, cu titlurile ca index, și câte o coloană pentru fiecare atribut, cu scorul TF-IDF corespunzător.
Acest exercițiu face parte din cursul
Construirea motoarelor de recomandare în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
list_of_movies_enjoyed = ['Captain America: The First Avenger', 'Green Lantern', 'The Avengers']
# Create a subset of only the movies the user has enjoyed
movies_enjoyed_df = tfidf_summary_df.____(____)
# Inspect the DataFrame
print(movies_enjoyed_df)