Dùng bước biến đổi cho hệ gợi ý
Trong các bài tập vừa qua, bạn đã tính điểm đánh giá trung bình cho từng khóa học và làm sạch một số dữ liệu khóa học. Bạn sẽ dùng dữ liệu này để tạo ra các gợi ý hữu ích cho học viên DataCamp.
Nhắc lại, đây là các quy tắc ra quyết định để tạo gợi ý:
- Dùng công nghệ mà học viên đã đánh giá nhiều nhất.
- Loại trừ các khóa học mà học viên đã đánh giá.
- Tìm ba khóa học có điểm cao nhất trong các khóa học đủ điều kiện.
Để tạo danh sách gợi ý cuối cùng, bạn sẽ dùng điểm đánh giá trung bình theo khóa học và danh sách gợi ý đủ điều kiện cho mỗi người dùng, lần lượt được lưu trong avg_course_ratings và courses_to_recommend. Bạn sẽ thực hiện bằng cách hoàn thiện hàm transform_recommendations() để gộp cả hai DataFrame và tìm 3 khóa học được đánh giá cao nhất để gợi ý cho mỗi người dùng.
Bài tập này là một phần của khóa học
Introduction to Data Engineering
Hướng dẫn bài tập
- Hoàn thiện hàm
transform_recommendations(): - Gộp
course_to_recommendvớiavg_course_ratings. - Sắp xếp kết quả theo
rating, theo nhóm ID người dùng. - Lấy 3 dòng đầu và sắp xếp theo ID người dùng.
- Gọi hàm
transform_recommendations()bạn vừa định nghĩa với các đối số phù hợp để lưu gợi ý cho mỗi người dùng vào biếnrecommendations.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Complete the transformation function
def transform_recommendations(avg_course_ratings, courses_to_recommend):
# Merge both DataFrames
merged = courses_to_recommend.____(____)
# Sort values by rating and group by user_id
grouped = merged.sort_values("____", ascending=False).groupby("____")
# Produce the top 3 values and sort by user_id
recommendations = grouped.head(____).sort_values("____").reset_index()
final_recommendations = recommendations[["user_id", "course_id","rating"]]
# Return final recommendations
return final_recommendations
# Use the function with the predefined DataFrame objects
recommendations = ____(____, ____)