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Notwendigkeit der Datenumstrukturierung

Du siehst hier ein Teil eines Datensatz in der Form, in der die Daten aktuell abgespeichert sind:

movieID title genres year
1 Forrest Gump Comedy|Drama|Romance|War 1994
2 Frozen Adventure|Animation|Children|Comedy|Fantasy 2013
3 Hangover Comedy|Crime 2009
4 Honig im Kopf Comedy|Drama 2014
5 Ice Age Adventure|Animation|Children|Comedy 2013
6 Iron Man Action|Adventure|Sci-Fi 2008
7 Joker Crime|Drama|Thriller 2019
8 Kevin allein zu Haus Children|Comedy 1990
9 Titanic Drama|Romance 1997
10 Wolf of Wall Street Comedy|Crime|Drama 2013
userId movieId rating
1 4 4
1 7 5
1 8 3
1 10 5
2 1 5
2 2 4
2 3 2
2 7 5
2 8 4
3 3 5
3 7 5
3 10 5

Aufgabe 1 - Daten ablesen

  1. Beantworte die folgenden Fragen mit Hilfe des obigen Datensatz:
    • Welche Bewertungen hat Nutzer 2 Filmen gegeben, die dem Genre Comedy angehören?
    • Welche Bewertungen hat der Film Wolf of Wallstreet bekommen?
    • Welche Bewertungen hat der Film, dem Nutzer 1 die Bewertung 4 gegeben hat, von anderen Nutzern bekommen?
    • Welche Bewertungen haben die Nutzer jeweils Filmen gegeben, die dem Genre Drama angehören?
    • Welche Genre wurden von Nutzer 1 noch nie bewertet?
    • Gibt es Nutzer, bei denen alle Filmbewertungen übereinstimmen, wenn sie beide eine Bewertung abgegeben haben?
  2. Beurteile, wie gut du die Fragen mit Hilfe der Darstellung der Daten beantworten konntest.

Aufgabe 2 - Inhaltsbasiert oder kollaborativ?

Die Fragen aus Aufgabe 1 stellen sich, bei der Vergabe von Filmempfehlungen.
  1. Ordne die Fragen aus Aufgabe 1 den inhaltsbasierten oder kollaborativen Empfehlungssystemen zu.
  2. Entwerfe selbst je eine Frage, die im Fall von inhaltsbasierten und im Fall von kollaborativen Empfehlungssystemen aufkommt.

Suche

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5.1.3.3.1.2.2
dev.inf-schule.de/ki/menueansicht/maschinelles_lernen_mit_python/data_science/projekt_empfehlungssysteme/datenvorbereitung/notwendigkeit
dev.inf-schule.de/5.1.3.3.1.2.2
dev.inf-schule.de/@/page/zNPMlZXqQvBKYI9i

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