Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Giới thiệu về gợi ý không cá nhân hóa

Một trong những cách cơ bản nhất để đưa ra gợi ý là dựa vào trí tuệ đám đông và giới thiệu những gì đã phổ biến nhất. Trong bài tập này, bạn sẽ tính số lần mỗi bộ phim trong tập dữ liệu được xem và tìm ra các phim được xem nhiều nhất.

DataFrame user_ratings_df, một phần con của tập dữ liệu Movie Lens, đã được nạp sẵn cho bạn. Bảng này chứa định danh cho mỗi bộ phim và người dùng đã xem nó, cùng với điểm đánh giá mà họ đưa ra.

Bài tập này là một phần của khóa học

Xây dựng Recommendation Engine bằng Python

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Get the counts of occurrences of each movie title
movie_popularity = ____["title"].____()

# Inspect the most common values
print(movie_popularity.____().____)
Chỉnh sửa và Chạy Mã