Generarea recomandărilor pe baza genurilor de film
Acum că datele tale sunt într-un format utilizabil și știi cum să compari două filme, următorul pas este să folosești aceste informații pentru a genera recomandări. În acest exercițiu, vei învăța cum să generezi recomandări pentru orice film din setul tău de date.
Scorurile de similaritate dintre toate filmele din set, calculate în exercițiul anterior, au fost preîncărcate ca jaccard_similarity_array. movie_cross_table, care conține filmele și atributele lor, este de asemenea disponibil.
Pentru a lucra mai ușor cu datele, va trebui să încapsulezi scorurile de similaritate într-un DataFrame. Apoi vei folosi acest nou DataFrame pentru a sugera o recomandare de film.
Acest exercițiu face parte din cursul
Construirea motoarelor de recomandare în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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)