BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Benzer beğenilen filmleri bulma

Tıpkı iki film arasındaki benzerliği hesapladığın gibi, tüm kullanıcılar üzerinden de hesaplayarak kullanıcıların verdikleri puanlara göre bir filme en çok benzeyen başka bir filmi bulabilirsin.

Yaklaşım, içerik tabanlı filtrelemede çalıştığın yönteme benzer.

Tüm filmler arasındaki benzerlik puanlarını bulacak, ardından ilgilendiğin filmin benzerlik puanlarını içeren sütunu izole edip sıralayarak derinleşeceksin.

movie_ratings_centered yine yüklendi; her film bir satırdır ve merkezlenmiş puanlar değerler olarak tutulur.

Bu egzersiz

Python ile Öneri Motorları Geliştirme

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • movie_ratings_centered içindeki tüm filmler arasında benzerlik matrisini hesapla ve similarities olarak sakla.
  • similarities matrisini bir DataFrame içine al; sütunlar ve satırlar movie_ratings_centered’ın index’leri olsun.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# Generate the similarity matrix
similarities = ____(____)

# Wrap the similarities in a DataFrame
cosine_similarity_df = ____.____(____, index=____.____, columns=____.____)

# Find the similarity values for a specific movie
cosine_similarity_series = cosine_similarity_df.loc['Star Wars: Episode IV - A New Hope (1977)']

# Sort these values highest to lowest
ordered_similarities = cosine_similarity_series.sort_values(ascending=False)

print(ordered_similarities)
Kodu Düzenle ve Çalıştır