Kullanıcı profiline dayalı öneriler
Artık kullanıcının sevdiği filmlerin birleşiminden bir kullanıcı profili oluşturduğuna göre, üzerinde çalıştığın daha büyük tfidf_summary_df DataFrame'iyle karşılaştırarak öneriler üretebilirsin. Kullanıcının zaten izlediği filmleri tekrar önermek istemeyeceğin için, önce tfidf_summary_df DataFrame'inden daha önce izlenen filmleri içermeyen bir alt küme bulacaksın.
Bir önceki egzersizde oluşturduğun ve kullanıcıyı temsil eden tek bir sütun içeren user_prof DataFrame'i senin için yüklendi. Benzer şekilde, tahminlerden hariç tutabilmen için list_of_movies_enjoyed da yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Öneri Motorları Geliştirme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# Find subset of tfidf_df that does not include movies in list_of_movies_enjoyed
tfidf_subset_df = tfidf_df.____(list_of_movies_enjoyed, axis=____)