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新闻推荐数据集是一个数据集。

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简介：
这些数据集，包括 articles.csv、testA_click_log.csv 以及 train_click_log.csv，此外还包含 articles_emb.csv，共同构成了本次分析的基础资源。

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  • 新闻推荐的数据集-数据集
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    这是一个用于训练和评估新闻推荐系统性能的数据集，包含大量用户行为及新闻文章信息，旨在促进个性化新闻推荐的研究和发展。 数据集包括 articles.csv, testA_click_log.csv, train_click_log.csv 和 articles_emb.csv。
     
  • 新闻个性化推荐算法的训练数据集
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    本研究聚焦于开发适用于新闻个性化推荐的高效算法，重点探讨并构建了优化的训练数据集，以提升推荐系统的准确性和用户满意度。 新闻个性化推荐算法所需的一些训练集数据包括用户编号、新闻编号、浏览时间、新闻标题、详细内容和发表时间。
     
  • MIND: Microsoft的新闻推荐数据集（思想）...
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    MIND是由Microsoft发布的大型新闻推荐数据集，旨在推动个性化内容推荐技术的发展。该数据集包含了用户的点击行为、偏好等信息，为研究人员提供了丰富的实验资源。 新闻推荐的MIND数据集来源于Microsoft新闻网站上的匿名行为日志收集。
     
  • 新闻推荐入门指南 - 零基础推荐系统与数据集
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    本指南为初学者提供新闻推荐系统的全面介绍，涵盖零基础上手教程和常用数据集解析，助你快速掌握核心概念和技术要点。 零基础入门推荐系统 - 新闻推荐比赛数据包括两个文件：articles.csv 和 train_click_log.csv。这些数据可以帮助初学者了解如何构建新闻推荐系统。
     
  • NLPCC2016新闻数据集-数据集版
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    本数据集为NLPCC2016会议提供的新闻文本集合，旨在支持自然语言处理任务的研究与开发。包含多种类型的中文新闻文章，适用于训练和评估相关算法模型。 NLPCC2016 数据集与流行的新闻数据集不同，它包含更多来自新浪微博的非正式文本。该数据集包括文件 NLPCC2016 新闻数据集_datasets.txt 和 NLPCC2016 新闻数据集_datasets.zip。
     
  • 新闻类别数据集 - 数据集
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    该新闻类别数据集包含了多种类别的新闻文章，旨在为文本分类、自然语言处理等研究提供丰富的训练和测试资源。 该数据集包含大约20万条从HuffPost获取的新闻头条，时间跨度为2012年至2018年。利用这个数据集训练的模型可以用来识别未分类新闻文章的标签或辨别不同新闻文章中使用的语言类型。数据文件名为News_Category_Dataset_v2.json。
     
  • BookCrossing推荐数据集
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    本书交换推荐数据集是一个包含大量图书及其读者评分和评论的数据集合，用于研究书籍推荐系统和分析阅读偏好。 Bookcrossing网站的推荐数据集已经经过预处理，并且与Movielens的数据集格式一致。第一行包含用户数量、物品数量和总评分数，之后每一行是一条评分记录。打分范围从0到10，可以用于训练推荐算法。
     
  • 推荐的数据集
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    本数据集精选涵盖广泛领域和应用场景的真实与合成数据资源，旨在促进机器学习模型的研发及优化。 用于推荐系统实验的数据集CiaoDVD在相关论文写作中被广泛应用。
     
  • 20_Newsgroups_Dataset(20个新闻组数据集)
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    20_Newsgroups_Dataset包含大约两千篇文章，覆盖了20个不同的讨论主题。这个数据集广泛用于文本挖掘和机器学习研究中，尤其适用于分类任务。 20_Newsgroups数据集是一个广泛使用的文本分类数据集，包含大约两千篇文章，这些文章来自不同的新闻组。每个文档都附有一个类别标签，代表它所属的讨论小组。这个数据集常用于测试各种机器学习算法在多类分类任务中的性能。
     
  • 推荐系统的数据集推荐
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    本项目致力于构建和评估用于训练与测试推荐系统性能的数据集，涵盖用户行为、偏好分析等多维度信息，旨在促进个性化推荐算法的研究与发展。 使用Python的Suprise模块构建推荐算法模型，可以实现对电影、书籍等资源的个性化推荐。文中提到的数据集用于训练和测试该推荐系统。