Как найти основанный на пользователях и элементах совместный фильтр заданного набора данных?

Question

Я довольно новичок в этой области интеллектуального анализа данных и просто пытаюсь научиться этому. Ниже приведен мой набор данных.

DataSet

Содержит данные курсов против студентов. Каждый студент дал оценку на основе выбранного курса.

Теперь для (EN) я хочу сделать 2 вещи.

1. Учитывая, что пользовательский фильтр совместной работы находит, какие студенты возможны вычислить корреляции с EN?
2. Учитывая совместную фильтрацию на основе элементов, предложите подходящий курс для (EN)

Ниже приведен мой код

import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

ratings = pd.read_csv('Courses.csv',index_col=0)
ratings = ratings.fillna(0)
ratings

trainset, testset = train_test_split(ratings , test_size=.25, random_state=1)
# Above line is not good, As i need to convert the ratings into DataFrame or read this csv as DataFrame
## User-based filtering
sim_options = {'name': 'cosine', 'user_based': True}
algo = KNNBasic(sim_options=sim_options)

ratings_similarity = cosine_similarity(ratings.T)

ratings_similarity_df=pd.DataFrame(ratings_similarity,index=ratings.columns,columns=ratings.columns)


print(ratings_similarity_df)

Было бы здорово, если бы кто-то мог помочь сделать это.

Спасибо!