Business Problem
Make a guess for the user whose ID is given, using the item-based and user-based recomennder methods. Consider 5 suggestions from the user-based model and 5 suggestions from the item-based model and finally make 10 suggestions from 2 models.
Data Set Story
The data set was provided by MovieLens, a movie recommendation service. Along with the films in it, the rating points made for these films it hosts. it contains 2,000,0263 ratings on 27,278 films. This data set was created on October 17, 2016. March January 31, 2015, and includes data from 138,493 users and Dec. 09, 1995 to March 31, 2015. Users are randomly selected. There is information that all selected users have voted for at least 20 films.
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- TR: İş Problemi
Kimliği verilen kullanıcı için öğe tabanlı ve kullanıcı tabanlı tahmin yöntemlerini kullanarak bir tahmin yapın. Kullanıcı tabanlı modelden 5 öneri ve öğe tabanlı modelden 5 öneri düşünün ve son olarak 2 modelden 10 öneri yapın.
Veri Seti Hikayesi
Veri seti, bir film öneri hizmeti olan MovieLens tarafından sağlanmıştır. İçindeki filmlerle birlikte, barındırdığı bu filmler için yapılan derecelendirme puanları. 27.278 film hakkında 2.000.0263 derecelendirme içeriyor. Bu veri seti 17 Ekim 2016 tarihinde oluşturulmuştur. 138.493 kullanıcı ve 09 Aralık 1995 - 31 Mart 2015 tarihleri arasındaki verileri içermektedir. Kullanıcılar rastgele seçilmiştir. Seçilen tüm kullanıcıların en az 20 filme oy verdiği bilgisi bulunmaktadır.