จากการแนะนำตามผู้ใช้สู่การแนะนำตามไอเทม

ตอนนี้มีชุดข้อมูลที่ไม่มีค่าว่างและพร้อมใช้งานแล้ว

ในวิดีโอก่อนหน้า คุณได้เรียนรู้เกี่ยวกับการแนะนำแบบอิงผู้ใช้ (user-based) และการแนะนำแบบอิงไอเทม (item-based) โดยการแนะนำแบบอิงผู้ใช้จะเปรียบเทียบระหว่างผู้ใช้ด้วยกัน ส่วนการแนะนำแบบอิงไอเทมจะเปรียบเทียบระหว่างไอเทมต่าง ๆ

กล่าวคือ ข้อมูลแบบอิงผู้ใช้ช่วยให้ค้นหาผู้ใช้ที่มีรสนิยมคล้ายกันได้จากการให้คะแนนภาพยนตร์เรื่องต่าง ๆ ขณะที่ข้อมูลแบบอิงไอเทมช่วยให้ค้นหาภาพยนตร์ที่คล้ายกันได้จากการที่ผู้ใช้ให้คะแนนไว้

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้สลับระหว่างทั้งสองแบบและเปรียบเทียบค่าที่ได้

user_ratings_subset ซึ่งเป็นชุดข้อมูลย่อยของ DataFrame แบบอิงผู้ใช้ที่ใช้งานมา ได้ถูกโหลดไว้ให้แล้ว