Xây dựng hồ sơ người dùng
Giờ bạn đã có thể tạo gợi ý cho các mục tương tự dựa trên các đặc trưng đã gán nhãn hoặc dựa trên mô tả của chúng. Nhưng đôi khi chỉ tìm mục tương tự là chưa đủ. Trong các bài tập tiếp theo, bạn sẽ tìm hiểu cách tạo khuyến nghị dựa trên một người dùng và toàn bộ các mục họ đã thích, thay vì chỉ một mục đơn lẻ. Trước tiên, bạn sẽ tạo hồ sơ cho một người dùng bằng cách tổng hợp tất cả các bộ phim mà họ từng yêu thích.
tfidf_summary_df mà bạn đã làm việc trong những bài tập trước đã được nạp sẵn. DataFrame này chứa mỗi bộ phim một hàng, tiêu đề phim làm chỉ mục, và một cột cho mỗi đặc trưng với điểm TF-IDF tương ứng.
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.
list_of_movies_enjoyed = ['Captain America: The First Avenger', 'Green Lantern', 'The Avengers']
# Create a subset of only the movies the user has enjoyed
movies_enjoyed_df = tfidf_summary_df.____(____)
# Inspect the DataFrame
print(movies_enjoyed_df)