Многие системы рекомендаций сосредотачиваются на элементах и сравнивают их схожие атрибуты. Многие также используют совместную фильтрацию, чтобы сопоставлять пользователей с другими пользователями со схожими вкусами. Но в этом блокноте мы будем сопоставлять пользователей с теми самыми критиками, которые предоставляют входные данные (оценки по отзывам).
Мы будем использовать Набор данных обзора Metacritic за 2011–2019 годы через Kaggle и построим нашу рекомендацию…
