Kişiselleştirilmemiş öneriler

Python ile Öneri Motorları Geliştirme

Rob O'Callaghan

Director of Data

Kişiselleştirilmemiş puanlar

Sıklıkla birlikte satın alınan üç kitabın örneği.

Python ile Öneri Motorları Geliştirme

En popüler öğeleri bulma

book_df DataFrame'i:

Kullanıcı Kitap
User_233 The Great Gatsby
User_651 The Catcher in the Rye
User_131 The Lord of the Rings
User_965 Little Women
User_651 Fifty Shades of Grey
... ...
Python ile Öneri Motorları Geliştirme

En popüler öğeleri bulma

book_df['book'].value_counts()
40 Shades of Grey                      524
Harry Potter and the Sorcerer's Stone  487
The Da Vinci Code                      455
The Twilight Saga                      401
Lord of the Rings                      278
                                     ...
Python ile Öneri Motorları Geliştirme

En popüler öğeleri bulma

print(book_df.value_counts().index)
Index(['40 Shades of Grey', 'Harry Potter and the Sorcerer's Stone',
       'The Da Vinci Code', 'The Twilight Saga',
       'The Lord of the Rings'],
      dtype='object')
Python ile Öneri Motorları Geliştirme

En çok beğenilen öğeleri bulma

user_ratings DataFrame'i:

Kullanıcı Kitap Puan
User_233 The Great Gatsby 3.0
User_651 The Catcher in the Rye 5.0
User_131 The Lord of the Rings 3.0
User_965 Little Women 4.0
User_651 Fifty Shades of Grey 2.0
... ... ...
Python ile Öneri Motorları Geliştirme

En çok beğenilen öğeleri bulma

avg_rating_df = user_ratings[["book", "rating"]].groupby(['book']).mean()
avg_rating_df.head()
                                      rating
title                                      
Hamlet                                   4.1
The Da Vinci Code                       2.1
Gone with the Wind                       4.2
Fifty Shades of Grey                     1.2
Wuthering Heights                        3.9
                                          ...
Python ile Öneri Motorları Geliştirme

En çok beğenilen öğeleri bulma

sorted_avg_rating_df = avg_rating_df.sort_values(by="rating", ascending=False)
sorted_avg_rating_df.head()
                                      rating
title                                      
The Girl in the Fog                      5.0
Behind the Bell                          5.0
Across the River and into the Trees      5.0
The Complete McGonagall                  5.0
What Is to Be Done?                      5.0
                                          ...
Python ile Öneri Motorları Geliştirme

En çok beğenilen öğeleri bulma

(user_ratings['title']=='The Girl in the Fog').sum()
1
(user_ratings['title']=='Valley of the Dolls').sum()
1
(user_ratings['title']=='Across the River and into the Trees').sum()
1
Python ile Öneri Motorları Geliştirme

En çok beğenilen popüler öğeleri bulma

book_frequency = user_ratings["book"].value_counts()
print(book_frequency)
40 Shades of Grey                      524
Harry Potter and the Sorcerer's Stone  487
                                       ...
frequently_reviewed_books = book_frequency[book_frequency > 100].index
print(frequently_reviewed_books)
Index([u'The Lord of the Rings', u'To Kill a Mockingbird', u'Of Mice and Men',
       u'1984', u'Hamlet'])
Python ile Öneri Motorları Geliştirme

En çok beğenilen popüler öğeleri bulma

frequent_books_df =  user_ratings_df[user_ratings_df["book"].isin(frequently_reviewed_books)]
frequent_books_avgs = frequently_reviewed_books[["title", "rating"]].groupby('title').mean()
print(frequent_books_avgs.sort_values(by="rating", ascending=False).head())
                                      rating
title                                      
To Kill a Mockingbird                    4.7
1984.                                    4.7
Harry Potter and the Sorcerer's Stone    4.6
                                          ...
Python ile Öneri Motorları Geliştirme

Hadi pratik yapalım!

Python ile Öneri Motorları Geliştirme

Preparing Video For Download...