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映画レコメンド機能の実装について

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matt17

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https://www.codexa.net/collaborative-filtering-k-nearest-neighbor/
上記のサイトのコードを参考にしながら、映画のレコメンド機能を実装しています。
ピボットさせるところで行き詰まっております。

import pandas as pd
import numpy as np 
from scipy.sparse import csr_matrix
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

ratings = pd.read_csv('ratings.csv')
movie = pd.read_csv('movies_metadata.csv')
movie=movie[['id','title']]
ratings=ratings[['userId','movieId','rating']]
movie_new=movie.rename(columns={'id' : 'movieId'})
movie_new["movieId"] = movie_new["movieId"].astype(int)

merged = ratings.merge(movie_new, on="movieId")
merged= merged[['userId','title','rating']]

movie_pivot = merged.pivot(index= 'title',columns='userId',values='rating').fillna(0)
movie_pivot_sparse = csr_matrix(movie_pivot.values)

最後の2行を実行すると、
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape
このようなエラーが出ます。
どのようにすればよいのでしょうか。

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回答 1

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0

titleに重複する項目があるからでは?

https://stackoverflow.com/questions/28651079/pandas-unstack-problems-valueerror-index-contains-duplicate-entries-cannot-re

重複するものが一箇所に固まっていないので。
ソートしておけばよいのでは?
以下の二つを比べてみてください。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'foo': ['one','two','one','two','two','two'],
                       'bar': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                       'baz': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
print(df)
df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'foo': ['one','one','one','two','two','two'],
                       'bar': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                       'baz': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
print(df)
df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')

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  • 2018/07/24 08:23

    1つのタイトルについて何人ものユーザーが評価をしているため、タイトルの重複はありますが、参考しているものでも重複はあるかと思われます。

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