Рекомендації за допомогою SVD
Тепер, коли у вас є перерахована матриця з заповненими прогалинами, наступний крок — використати її для створення прогнозів і рекомендацій.
Використовуючи calc_pred_ratings_df, який ви отримали в попередній вправі, з заповненими всіма рядками та стовпцями, знайдіть фільми, які User_5 найімовірніше оцінить.
Ця вправа є частиною курсу
Створення систем рекомендацій у Python
Інструкції до вправи
- Знайдіть найвищі оцінені фільми для
User_5, відсортувавши всі згенеровані дляUser_5відгуки від більшого до меншого.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Sort the ratings of User 5 from high to low
user_5_ratings = ____.____[____,:].____(____=____)
print(user_5_ratings)