Geliştirilmiş kişiselleştirilmemiş öneriler
Bir filmin çok kişi tarafından izlenmiş olması, izleyenlerin o filmi beğendiği anlamına gelmez. Bir izleyicinin bir film hakkında gerçekten ne hissettiğini anlamak için daha açık (explicit) verilere ihtiyaç vardır. Neyse ki Movie Lens veri kümesinde her izleyicinin verdiği puanlar da var.
Bu egzersizde, veri kümesindeki her filmin ortalama puanını bulacak ve ardından en yüksek ortalama puana sahip filmi tespit edeceksin.
Önceki egzersizde kullandığın user_ratings_df yine senin için yüklendi ve kullanıma hazır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Öneri Motorları Geliştirme
Egzersiz talimatları
- Her filmin ortalama puanını bul ve
average_rating_dfadlı bir DataFrame olarak sakla. average_rating_dfDataFrame’iniratingsütununun ortalamasına göre en yüksekten en düşüğe sıralayaraksorted_average_ratingsolarak sakla.sorted_average_ratingsiçindeki en yüksek puanlı ilk beş filmin girişlerini yazdır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Find the mean of the ratings given to each title
average_rating_df = user_ratings_df[["title", "rating"]].____('title').____()
# Order the entries by highest average rating to lowest
sorted_average_ratings = average_rating_df.____(____=____, ____=____)
# Inspect the top movies
print(____.____())