[Code Tutorial] Sistema de recomendação para filmes com KNN
Olá pessoas,
hoje vamos construir um sistema de recomendação para filmes com base na semelhança que o filme tem em relação a um outro existente, digamos que você está trabalhando na Netflix e tem pedissem isso, certo ;)
Sobre o filme você pode usar e deve, duas características, o gênero do filmes e a nota dele, com o algorítimo você encontra outros que são semelhantes e retorna ao usuário.
Obs.:
Não vou tratar sobre a matemática do problema ou explicar a lógica por trás do machine learning, isto é contigo e sua curiosidade, eu acredito que a forma mais eficiente de aprender é a "top-down" ou como eu gosto de falar "codar primeiro, perguntar depois".
Etapas
Carregar e olhar os dados
Dados avaliados, vamos escolher um filme, digamos que seja o "Ex Machina", ele tem uma nota e também tem um gênero (ou mais de um), vamos criar um vetor com essas informações para procurar por outros filmes com nota semelhante e gênero.
... agora temos a informação que precisamos (seria o filme que o user clicou) para achar semelhantes. Vamos construir nosso modelo :)
E finalmente vamos verificar os resultados que ele considera que são semelhante (filmes que seriam mostrados ao usuário).
A distância é quanto o algorítimo entende que o seu filme (filme que clicou) tem semelhança com o que ele recomendou (com base na nota e no gênero).
---
** Vou procurar um conjunto de dados semelhante e upar os arquivos no Github para quem quiser praticar, será público e as alterações terão que ser feitas por pull/request.
Não tenha medo de "quebrar nada" será para praticar!,
quando fizer/se fizer eu coloco aqui nos comentários :)
