이전 실습에서 사용했던 코드입니다.

실습에 필요한 파일을 다운로드 받습니다.

별점 데이터(ratings.csv)를 읽어옵니다.

user-movie 별점 테이블을 만듭니다.

유저가 별점을 준 영화 데이터의 비율을 구합니다

cosine similarity을 이용하여 user-user 유사도를 구합니다

user-user 유사도를 이용하여 별점 데이터를 추정합니다.

별점을 추정한 테이블의 별점 비율을 구합니다

pearson correlation을 이용하여 item-item 유사도를 구합니다

추천영화 정보를 가져오기 위해서 movies.csv 파일을 읽고, item-item 유사도를 기반으로 추천 영화를 찾는 함수를 정의합니다.

추천에 사용할 영화를 하나 선택합니다.

추천 영화의 타이틀을 출력합니다.

아래의 영화에 대해서 추천 영화를 확인해 보세요.
* idx = 9690, Incredibles 2 (2018)
* idx = 8050, Misérables, Les (2012)
* idx = 183, Before Sunrise (1995)