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bookcrossing数据集的推荐。

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简介：
该bookcrossing网站的推荐数据集已经完成了必要的预处理，其数据格式与movielens数据集完全对应。数据集的首行包含了用户数量、物品数量以及总评分信息，随后的每一行则代表着一条具体的评分记录。这些评分的数值范围从0到10之间。该数据集非常适合用于训练各类推荐算法，以实现更精准的个性化推荐服务。

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  • BookCrossing推荐数据集
    优质
    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。
     
  • 推荐系统的数据集推荐
    优质
    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。
     
  • 推荐的数据集
    优质
    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。
     
  • Book Crossing 推荐系统的数据集推荐
    优质
    本书推荐系统数据集旨在通过分析《Book Crossing》项目中的用户阅读行为，优化个性化书籍推荐算法，增强用户体验。 Book Crossing 是一个书籍推荐系统数据集，用于向用户推荐他们偏好的书籍。
     
  • 新闻推荐的数据集-数据集
    优质
    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。
     
  • 书籍推荐数据集.zip
    优质
    《书籍推荐数据集》包含大量图书信息及用户评分，旨在为读者提供个性化书单建议，助力开发精准阅读推荐系统。 图书推荐数据集.zip包含了一系列用于训练图书推荐系统的数据文件。
     
  • BookCrossing 数据集（含 SQL 和 CSV 文件）
    优质
    本书写 Crossing 数据集包含了丰富的书籍交易信息，以SQL和CSV文件形式提供，便于研究者分析图书流通模式及读者行为。 BookCrossing数据集包含278858个用户对271379本书的评分，包括显式和隐式的评分。该数据集主要提供两种文件格式：sql和csv，方便不同需求的用户使用。
     
  • 书籍推荐：基于好书数据集的推荐系统
    优质
    本项目构建了一个智能书籍推荐系统，利用深度学习技术分析“Good Books”数据集，旨在为读者提供个性化、高质量的阅读建议。 使用奇异值分解（SVD）的书籍推荐系统会将评估矩阵分解为三个不同的矩阵：U、Sigma 和 Vt。通过计算这些矩阵的点积并生成大小为(number_of_users x number_of_books) 的用户配置文件矩阵，可以表示每个用户对不同图书的兴趣和评分情况。 项目目标包括： - 使用SVD技术来创建用户的个人资料，即形成一个表格（number_of_user x number_of_books）。 - 利用该用户配置文件矩阵推荐合适的书籍给读者。 - 设计友好的界面让使用者能够更新或建立自己的用户档案，并接收系统提供的图书推荐。 若要运行此推荐系统的数据库部分，请在Database.py中修改以下变量： - root_dir: 这样，您就可以基于SVD算法来优化用户的阅读体验并提供个性化的书籍建议了。
     
  • 推荐系统的完整数据集
    优质
    推荐系统的完整数据集提供了一个全面的数据资源库，涵盖用户行为、偏好及商品信息等多维度数据，旨在促进个性化推荐算法的研究与开发。 该数据集几乎包含了目前网络上所有流行的推荐系统数据集，包括Epinions、MovieLens、delicious、lastfm、YahooMusic、ml-100k和ml-latest-small等。
     
  • MovieLens 100k 电影推荐数据集
    优质
    MovieLens 100k数据集包含来自100,000部电影评价的研究资源，为学术界提供了一个评估和比较不同推荐系统算法性能的平台。 MovieLens 电影推荐数据集包含了943个用户对1682部电影的100000条评分记录（评分范围为1至5分）。这些数据是在1997年9月至1998年4月期间从一个特定网站收集而来的。