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Notwendigkeit der Datenumstrukturierung

Du siehst hier ein Teil eines Datensatz in der Form, in der die Daten aktuell abgespeichert sind:

movieIDtitlegenresyear
1Forrest GumpComedy|Drama|Romance|War1994
2FrozenAdventure|Animation|Children|Comedy|Fantasy2013
3HangoverComedy|Crime2009
4Honig im KopfComedy|Drama2014
5Ice AgeAdventure|Animation|Children|Comedy2013
6Iron ManAction|Adventure|Sci-Fi2008
7JokerCrime|Drama|Thriller2019
8Kevin allein zu HausChildren|Comedy1990
9TitanicDrama|Romance1997
10Wolf of Wall StreetComedy|Crime|Drama2013
userIdmovieIdrating
144
175
183
1105
215
224
232
275
284
335
375
3105

Aufgabe 1 - Daten ablesen

  1. Beantworte die folgenden Fragen mit Hilfe des obigen Datensatz:
    • Welche Bewertungen hat Nutzer 2 Filmen gegeben, die dem Genre Comedy angehören?
    • Welche Bewertungen hat der Film Wolf of Wallstreet bekommen?
    • Welche Bewertungen hat der Film, dem Nutzer 1 die Bewertung 4 gegeben hat, von anderen Nutzern bekommen?
    • Welche Bewertungen haben die Nutzer jeweils Filmen gegeben, die dem Genre Drama angehören?
    • Welche Genre wurden von Nutzer 1 noch nie bewertet?
    • Gibt es Nutzer, bei denen alle Filmbewertungen übereinstimmen, wenn sie beide eine Bewertung abgegeben haben?
  2. Beurteile, wie gut du die Fragen mit Hilfe der Darstellung der Daten beantworten konntest.

Aufgabe 2 - Inhaltsbasiert oder kollaborativ?

Die Fragen aus Aufgabe 1 stellen sich, bei der Vergabe von Filmempfehlungen.
  1. Ordne die Fragen aus Aufgabe 1 den inhaltsbasierten oder kollaborativen Empfehlungssystemen zu.
  2. Entwerfe selbst je eine Frage, die im Fall von inhaltsbasierten und im Fall von kollaborativen Empfehlungssystemen aufkommt.

Suche

5.1.3.3.1.2.2
https://inf-schule.de/ki/menueansicht/maschinelles_lernen_mit_python/data_science/projekt_empfehlungssysteme/datenvorbereitung/notwendigkeit
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https://inf-schule.de/@/page/zNPMlZXqQvBKYI9i

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