Tạo gợi ý với TF-IDF
Ở bài trước, bạn đã tính sẵn điểm tương đồng giữa tất cả các phim trong tập dữ liệu dựa trên phần tóm tắt (plot) đã được biến đổi bằng TF-IDF. Giờ bạn sẽ đưa các điểm tương đồng này vào một DataFrame để tiện sử dụng. Sau đó, bạn sẽ dùng DataFrame mới này để đề xuất một phim.
Mảng cosine_similarity_array chứa ma trận giá trị độ tương đồng giữa mọi cặp phim mà bạn đã tạo ở bài trước đã được nạp sẵn cho bạn. DataFrame tfidf_summary_df chứa danh sách phim và các đặc trưng TF-IDF của chúng cũng đã sẵn sàng.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xây dựng Recommendation Engine bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Wrap the preloaded array in a DataFrame
cosine_similarity_df = pd.____(____, index=tfidf_summary_df.index, columns=tfidf_summary_df.index)
# Find the values for the movie Rio
cosine_similarity_series = ____.____['Rio']
# Sort these values highest to lowest
ordered_similarities = cosine_similarity_series.____(____)
# Print the results
print(____)