İlk film önerilerini oluşturma
Artık en sık birlikte izlenen filmleri bulduğuna göre, ilk önerilerini yapabilirsin!
İzleyici hakkında hiçbir bilgi almıyor ve filmle ilgili ayrıntıları dahi bilmiyor olsan da, aynı kişiler tarafından izlenen film gruplarını inceleyerek yine de değerli öneriler yapılabilir.
Bu egzersizde, Thor izleyenlerle sıklıkla birlikte izlenen filmleri inceleyecek ve sonra bu veriyi, filmi yeni izleyen birine öneri vermek için kullanacaksın.
Birlikte ne sıklıkla film izlendiğine dair sayımları içeren ve son derste oluşturduğun combination_counts_df DataFrame'i senin için yüklendi.
Bu egzersiz
Python ile Öneri Motorları Geliştirme
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
combination_counts_dfnesnesinisizesütununa göre büyükten küçüğe sırala.- Sıralanmış
combination_counts_dfnesnesindemovie_adeğeriThorolan satırları alt kümeleyerek yeni sıralı film frekanslarını bul, bunlarıthor_dfdeğişkenine ata ve sonuçları görselleştir.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
import matplotlib.pyplot as plt
# Sort the counts from highest to lowest
combination_counts_df.____('size', ascending=____, inplace=____)
# Find the movies most frequently watched by people who watched Thor
thor_df = ____[____['movie_a'] ____ 'Thor']
# Plot the results
thor_df.plot.bar(x="movie_b")
plt.show()