3장 CF_knn 코드 질문

안녕하세요 좋은 강의 감사합니다.
(1) 코드 주석 관련 질문
3장.ipynb 코드에서 def CF_knn(user_id, movie_id, neighbor_size = 0): if movie_id in rating_matrix.columns: sim_scores = user_similarity[user_id].copy() movie_ratings = rating_matrix[movie_id].copy()
~~
위 부분의 강의 중 코드 주석을 보면
movie_ratings = rating_matrix[movie_id].copy()
이 부분의 주석이 주어진 영화와 다른 사용자의 유사도 추출이라고 되어있는데 영화와 사용자 유사도 추출이 아니라
주어진 영화에 대한 다른 사용자의 평점 추출 같은데 제가 이해한게 맞는지 문의드립니다!

(2) 코드 질문

neighbor_size 가 지정되지 않은경우
mean_rating 으로 대치하는 부분의 코드에서

if neighbor_size == 0 :

mean_rating = np.dot(sim_scores, movie_ratings) / sim_scores.sum()
이라고 되어있는데
mean_rating 이 전체 user_id의 해당 movie_id에대한 평균 평점을 의미하는 것이라면
분모가 sim_scores.sum()이 아니라 유효한 평점의 개수, 즉 len(sim_scores) 이런 게 되어야 하는거 아닌가요?
왜 분자는 평점*유사도인데 나눌때 전체 사용자의 평점 합으로 나누는건지 이해가 잘 안갑니다. ㅜㅜ

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