Recomendação de filmes
Sistemas de recomendação estão em todo lugar: Netflix, Spotify, Amazon. Eles usam dados de usuários para sugerir novos itens baseados em interesses compartilhados. No código, isso é feito com operações de conjuntos (set), como intersecção (&) e diferença (-), que são rápidas e eficientes para comparar preferências. Dominar essas operações permite implementar lógica de recomendação sem complicação.
O PROBLEMA
Sistema de recomendação baseado em sets de filmes por usuário.
EXEMPLO
recomendados para Ana: {filme4}SOBRE O CONCEITO
Aqui você usa set para armazenar filmes vistos por cada usuário. Recomendar um filme significa encontrar filmes que outros usuários com gostos semelhantes assistiram, mas que o usuário alvo ainda não viu. O erro comum é não calcular os filmes em comum primeiro: você precisa da intersecção (&) entre os sets do usuário alvo e de outro usuário para ver se há compatibilidade. Só depois, com diferença (-), você remove os filmes já vistos pelo alvo. Usar len() nessa intersecção garante que você só recomende se houver um mínimo de filmes em comum, evitando sugestões aleatórias.
RESOLUÇÃO