ЛР 9 / 9

1 ЗАДАНИЕ Найти оценку подобия между следующими парами критиков: Lisa Rose и Gene Seymour, Michael Phillips и Claudia Puig, Mick LaSalle и Jack Matthews, Lisa Rose и Jack Matthews, Michael Phillips и Mick LaSalle

2 ЗАДАНИЕ Использование оценки по евклидову расстоянию для определения подобия между парами критиков (другие данные).

Данные:

Вывод: Использование оценки по евклидову расстоянию для определения подобия вывело критиков с наиболее схожими предпочтениями. Наибольшее значение в сравнение между 'Anatoli Topolev' и ,'Alena Krusko'. Наиболее различные предпочтения имеют критики 'Gorgi Vashington' и 'Elena Poleno'.

3 ЗАДАНИЕ Определите степень схожести интересов людей при помощи коэффициента корреляции Пирсона (для файла recommendations.py)

4 ЗАДАНИЕ Определите степень схожести интересов людей при помощи коэффициента корреляции Пирсона (другие данные)

Вывод: Самое большое значение коэффициента корреляции имеет пара Grisha и Galina, а также пара Alena и Anatolii, что означает, наибольшую схожесть в оценке фильмов.

5 ЗАДАНИЕ Ранжирование критиков

6 ЗАДАНИЕ Ранжирование критиков (другие данные)

Вывод: С помощью ранжирования выводятся наиболее подобные критики с выбранным. Очень хорошо подобранны критики у Alena.

7 ЗАДАНИЕ Рекомендование предметов

8 ЗАДАНИЕ Рекомендование предметов (другие данные)

Вывод: Значения были получены с помощью перемножения коэффициента подобия критиков на оценки других критиков. И вычисление предполагаемой оценки, не смотревшего этот фильм критика, делением сумм всех оценок этого фильма на количество критиков.