Вступ до неперсоналізованих рекомендацій
Один із найпростіших способів робити рекомендації — скористатися «мудрістю натовпу» й радити те, що вже є найпопулярнішим. У цій вправі ви порахуєте, як часто кожен фільм у наборі даних переглядався, і знайдете найчастіше переглядувані фільми.
Датафрейм user_ratings_df, що є підмножиною набору даних Movie Lens, уже завантажено для вас.
Ця таблиця містить ідентифікатори кожного фільму та користувача, який його переглянув, а також оцінку, яку він поставив.
Ця вправа є частиною курсу
Створення систем рекомендацій у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Get the counts of occurrences of each movie title
movie_popularity = ____["title"].____()
# Inspect the most common values
print(movie_popularity.____().____)