Tạo các gợi ý phim đầu tiên của bạn
Giờ bạn đã tìm được các cặp phim thường đi cùng nhau, hãy bắt đầu tạo gợi ý đầu tiên!
Dù bạn chưa dùng bất kỳ thông tin nào về người xem và thậm chí không biết chi tiết về bộ phim, bạn vẫn có thể đưa ra gợi ý giá trị bằng cách xem nhóm phim nào thường được xem bởi cùng một người.
Trong bài tập này, bạn sẽ xem các phim thường được những người đã xem Thor xem cùng, rồi dùng dữ liệu đó để đưa ra gợi ý cho ai đó vừa xem xong bộ phim này.
DataFrame bạn đã tạo ở bài trước, combination_counts_df, chứa số lần các phim được xem cùng nhau, đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xây dựng Recommendation Engine bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Sắp xếp đối tượng
combination_counts_dftừ lớn đến nhỏ theo cộtsize. - Tìm tần suất xem phim đã được sắp xếp cho phim
Thorbằng cách lấy tập con từcombination_counts_dfđã sắp theo thứ tự, nơimovie_alàThor, gán vàothor_dfvà vẽ biểu đồ kết quả.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
import matplotlib.pyplot as plt
# Sort the counts from highest to lowest
combination_counts_df.____('size', ascending=____, inplace=____)
# Find the movies most frequently watched by people who watched Thor
thor_df = ____[____['movie_a'] ____ 'Thor']
# Plot the results
thor_df.plot.bar(x="movie_b")
plt.show()