Cải thiện gợi ý không cá nhân hóa
Chỉ vì một bộ phim được nhiều người xem không có nghĩa là khán giả thực sự thích nó. Để hiểu người xem cảm nhận thế nào về một bộ phim, dữ liệu rõ ràng hơn sẽ hữu ích. May mắn là bạn cũng có điểm đánh giá từ từng khán giả trong bộ dữ liệu Movie Lens.
Trong bài tập này, bạn sẽ tìm điểm đánh giá trung bình của mỗi bộ phim trong bộ dữ liệu, sau đó tìm bộ phim có điểm trung bình cao nhất.
Bạn sẽ dùng cùng DataFrame user_ratings_df như ở bài trước; nó 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
- Tính điểm đánh giá trung bình cho từng bộ phim và lưu thành một DataFrame tên
average_rating_df. - Sắp xếp DataFrame
average_rating_dftheo cộtratingtrung bình từ cao xuống thấp và lưu thànhsorted_average_ratings. - In ra 5 mục đứng đầu có thứ hạng cao nhất trong
sorted_average_ratings.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Find the mean of the ratings given to each title
average_rating_df = user_ratings_df[["title", "rating"]].____('title').____()
# Order the entries by highest average rating to lowest
sorted_average_ratings = average_rating_df.____(____=____, ____=____)
# Inspect the top movies
print(____.____())