개발일기

데이터를 import 후 pivot_table함수로 collaborative filtering format으로 변경한다.

myRatings를 통해 추천을 받으려고한다. Movie Name column에서 nan값을 dropna하고 내림차순 정렬후 데이터프레임으로 만든 뒤 별점을 곱해서 weight column을 만든다. similar_movies_list에 정리하면 다음과 같다.

상관 관계 분석에 대해서 알아봅니다.

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%83%81%EA%B4%80_%EB%B6%84%EC%84%9D

상관계수는 -1부터 1까지의 값을 갖는다.1일 때 완벽한 양의 상관관계가 되고, -1일 때 완벽한 음의 상관관계가 된다. 0이라면 별다른 상관관계가 없음을 의미한다. 상관계수가 0.1 이하면 관계가 없고, 0.3 이하면 약한관계 입니다.

먼저 필요한 라이브러리를 import해준다. 아래 코드는 한글출력을 위한 코드다.

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sb

%matplotlib inline

import platform

from matplotlib import font_manager, rc
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

if platform.system() == 'Darwin':
    rc('font', family='AppleGothic')
elif platform.system() == 'Windows':
    path = "c:/Windows/Fonts/malgun.ttf"
    font_name = font_manager.FontProperties(fname=path).get_name()
    rc('font', family=font_name)
else:
    print('Unknown system... sorry~~~~')

sb.regplot은 점그래프와 상관계수를 시각화 한것이다. pd.corr()을 통해 원하는 column끼리의 상관계수를 알 수 있다.