資料集推薦

這是一個基於雅卡爾指數（Jaccard Index）計算的資料集推薦系統。根據使用者的資料集歷史，找出最相似的兩位使用者並為目標使用者推薦尚未使用過的資料集。

功能說明

1. 計算雅卡爾指數：衡量使用者之間的相似度，數值越高代表兩位使用者的資料集越相似。
2. 推薦系統：根據目標使用者的歷史資料集，推薦尚未使用過的資料集，並依據推薦指數排序。

輸入資料格式

使用big資料檔案data.txt

• User ID：使用者的唯一識別碼。
• Dataset ID：資料集的唯一識別碼。

執行方式

1. 安裝需求：確保已安裝 Python 3.x 和 pandas 套件，若尚未安裝，使用以下命令：

   pip install pandas

2. 執行程式：

   python question.py

3. 任務要求輸出結果：

   1. 最相似的兩位使用者及雅卡爾指數:
      使用者: ('sylvia', 'jessica'), 雅卡爾指數: 0.38
   
   2. 最應推薦給 andrew 的三個資料集:
      第1名: 資料集 964, 推薦指數: 0.31
      第2名: 資料集 401, 推薦指數: 0.30
      第3名: 資料集 253, 推薦指數: 0.28