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Python में रिकमेंडेशन इंजन बनाना

Rob O'Callaghan

Director of Data

गैर-व्यक्तिगत रेटिंग्स

अक्सर साथ खरीदी जाने वाली तीन किताबों का उदाहरण.

Python में रिकमेंडेशन इंजन बनाना

सबसे लोकप्रिय आइटम कैसे खोजें

book_df DataFrame:

User Book
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
... ...
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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
                                     ...
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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')
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user_ratings DataFrame:

User Book Rating
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
... ... ...
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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
                                          ...
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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
                                          ...
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सबसे पसंद किए गए आइटम कैसे खोजें

(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
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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'])
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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
                                          ...
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