RecomiendaME

Desarrollo de función

Esta función devuelve los 6 contenidos similares basados en la etiqueta.A continuación se muestran los fragmentos de código mas relevantes para ejecutar la recomendación. (ver Notebook para mas detalle)Calcular la similitud del coseno entre las películas en la matriz de características utilizando la función cosine_similarity de sklearn.Crear una función que tome como entrada el título de una película y devuelva los 6 títulos de películas más similares basados en la similitud del coseno.

• Tabla 6 Recomendados

• Gráfico similitud

• Main

# Calcular similitud coseno entre las etiquetas de las películas
tfidf = TfidfVectorizer()
etiquetasmatrix = tfidf.fittransform(etiquetas['etiquetas'])
similaritymatrix = cosinesimilarity(etiquetas_matrix)Función para obtener las películas similaresdef getSimilarSmovies(title):
# Obtener índice de la película
idx = etiquetas.index[etiquetas['imdbTitle'] == title].tolist()[0]# Obtener similitud coseno entre la película y todas las demás
simScores = list(enumerate(similarityMatrix[idx]))# Obtener índices de las 6 películas más similares
simScores = simScores[1:7]
movieIndices = [i[0] for i in simScores]# Devolver títulos, géneros y similitudes de las películas más similares
return [(etiquetas['imdbTitle'].iloc[i], etiquetas['genre'].iloc[i], simScores[j][1]) for j, i in enumerate(movieIndices)]# Obtener título aleatorio
title = random.choice(etiquetas['imdbTitle'].tolist())# Obtener títulos, géneros y similitudes de las películas recomendadas
recommendations = getSimilarMovies(title)

Observando las 6 recomendaciones obtenidas, podemos observar en la imagen las películas y sus valores de similitud calculados.Adicionalmente podemos destacar en orden de relevancia los siguientes géneros:
Drama, Romance, Biografía, Horror, Musica, Acción, Crimen y Thriller.

Géneros destacados
en Recomendadas

Según las recomendaciones de películas similares a "A Terrible Night" basadas en su género de comedia, horror y cortometraje, se puede observar que las películas recomendadas abarcan diferentes géneros, como drama, romance, biografía, música, acción, crimen y thriller.Esto sugiere que las películas recomendadas pueden no estar limitadas por géneros específicos y pueden tener elementos que atraigan a una audiencia más amplia.Además, esto puede indicar que los espectadores interesados en "A Terrible Night" pueden tener gustos diversos en cuanto a géneros cinematográficos y pueden estar abiertos a explorar diferentes géneros a través de estas recomendaciones.No obstante, según el gráfico de la derecha, predomina la asignación de géneros tales como Drama y Romance entre las películas recomendadas en base al contenido de "A Terrible Night", lo cual a primera vista, parece no tener mucho sentido, pero arroja información comercial de utilidad.

Análisis de sentimiento
basado en etiquetas de Recomendadas

Se ha utilizado la librería TextBlob para calcular la polaridad de sentimiento del total de etiquetas del detaset.Después de calcular la polaridad de todas las palabras, se promedian las puntuaciones de sentimiento para obtener la puntuación de sentimiento general.El resultado impreso en la pantalla muestra la puntuación de sentimiento general de la lista de todas las etiquetas, siendo cercano a cero lo que indica un sentimiento neutral o ambiguo.En este caso, el resultado obtenido es de 0.053.