BaşlayınÜcretsiz başlayın

Sıfırları ekle

Birçok öneri motoru örtük puanlar (implicit ratings) kullanır. Çoğu durumda bu veri kümelerinde, bir kullanıcının hiç satın almadığı öğeler için davranış sayıları bulunmaz. Bu durumlarda, bu kayıtları eklemen ve sıfırları dahil etmen gerekir. Sana Z veri çerçevesi verildi. Bu veri çerçevesi userId, productId ve bir kullanıcının belirli bir ürünü kaç kez satın aldığını gösteren num_purchases sütunlarını içerir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

PySpark ile Öneri Motorları Oluşturma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • .show() yöntemiyle Z veri çerçevesine bir göz at.
  • .distinct() yöntemiyle Z içinden benzersiz userId ve productId değerlerini çıkar. Sonuçları sırasıyla users ve products olarak adlandır.
  • users ve products veri çerçeveleri üzerinde .crossJoin() gerçekleştir. Sonucu cj olarak adlandır.
  • Orijinal puanlar veri çerçevesi Z ile cj arasında ["userId", "productId"] üzerinde "left" join yap. Boş kalanları sıfırla doldurmak için sonuç üzerinde .fillna(0) yöntemini çağır. Sonucu Z_expanded olarak adlandır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# View the data
Z.____()

# Extract distinct userIds and productIds
users = ____.select("____").____()
products = Z.____("productId").____()

# Cross join users and products
____ = users.____(products)

# Join cj and Z
____ = cj.join(Z, ["____", "____"], "left").____(0)

# View Z_expanded
____.show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır