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MovieLens推荐数据集RAR文件

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简介：
MovieLens推荐数据集RAR文件包含来自MovieLens项目的一系列电影评价数据，适用于推荐系统的研究与开发。 推荐一些适合入门的基本数据学习资料，需要5个积分。

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  • MovieLens推荐数据集RAR文件
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    MovieLens推荐数据集RAR文件包含来自MovieLens项目的一系列电影评价数据，适用于推荐系统的研究与开发。 推荐一些适合入门的基本数据学习资料，需要5个积分。
     
  • MovieLens 100k 电影推荐数据集
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    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。
     
  • MovieLens：运用MovieLens数据集构建的电影推荐模型
    优质
    本项目采用MovieLens数据集开发电影推荐系统，通过深入分析用户行为和偏好，优化推荐算法，旨在为用户提供个性化的观影建议。 MovieLens是一个包含2,000万条评分的数据集，涉及138,000多名用户对27,000部电影的评价。最先进的模型使用自动方法达到了RMSE为0.81的效果。 我们采用实体嵌入来构建深度学习模型，并在TensorFlow后端的Keras中实现神经网络。该代码保存在“movienet.py”文件中，训练过程则记录在一个单独的培训笔记本里。通过这种方法，在训练过程中我们可以计算出电影和用户的嵌入空间。 利用这些嵌入空间，我们有多种方式向用户推荐电影：一种是评估模型预测评分最高的电影；另一种是对每个电影查看其在嵌入空间中的最近邻居，并使用KNN索引来实现这一目标。然而值得注意的是，当RMSE为0.81时，意味着每次预测的平均误差约为0.8星。
     
  • MovieLens 1M 数据集上的电影评分推荐
    优质
    本项目基于MovieLens 1M数据集，运用机器学习算法进行电影评分预测与个性化推荐，旨在提升用户体验和满意度。 适用于推荐或点击率预测的数据集包含6000个用户对4000部电影超过一亿次的评分记录，这些数据可以在笔记本上运行。
     
  • 基于Movielens数据集的电影推荐系统(movielens_recommend)
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    movielens_recommend项目利用MovieLens数据集构建了一个高效的电影推荐系统，通过分析用户观影历史和偏好，提供个性化电影推荐。 毕业设计：基于Django的电影推荐系统与论坛介绍 本项目旨在为新手提供指导建议，并结合PyCharm进行开发环境配置。注册普通用户可以通过Web界面完成设置；管理员账号则通过命令行中的`createsuperuser`创建。 导入电影信息时，使用脚本段落件`insert_movies_script.py`（注意该操作会删除现有所有数据）来执行相关数据库更新工作。 前端展示部分包括： - 最热电影：根据浏览次数排序的前10部影片 - 火爆排行：依据评分高低排列的前10部热门作品 系统采用的技术栈如下： - 前端框架：Bootstrap 3 CSS 框架 - 后端技术：Django 2.2.1 + SQLite3 数据库（MVC架构） - 数据获取方式：利用Python异步爬虫从豆瓣Top250榜单抓取数据，并保存至本地CSV文件中 主要功能模块包括： - 录入电影信息 - 用户评分与评论系统 - 电影标签分类管理 - 推荐算法（基于用户的个性化推荐和基于项目的协同过滤） - 电影分享平台 - 收藏夹功能 - 后台管理系统
     
  • MovieLens数据集.rar
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    MovieLens数据集包含用户对电影的评分、评价等信息，广泛应用于推荐系统和机器学习研究中。此资源文件包含了该数据集的压缩版本。 MovieLens全部数据集适用于协同过滤推荐算法的测试。该数据集中包含所有必要的用户行为数据，可用于评估协同过滤推荐系统的性能。
     
  • MovieLens电影推荐系统个性化实践-数据集
    优质
    本项目基于MovieLens数据集，深入探索并实现了一个个性化的电影推荐系统，旨在为用户提供更加精准和贴心的内容推荐。 该数据集专为MovieLens电影数据集探索系列文章设计。 MovieLens 数据集是一个经典且广受研究者欢迎的电影评分数据库，由 GroupLens Research 实验室收集整理而成。它包含用户对不同电影的评分与观看记录以及关于这些影片的基本信息（如类型、导演和演员）。通过分析用户的观影行为及偏好，研究人员可以开发出更加个性化的推荐算法来提升用户体验。 此外，该数据集还支持广泛的应用场景，包括但不限于：用户行为研究、市场调研及其商业决策制定等。由于其开放性和丰富的内容，它也被用于各种学术项目当中，涵盖从数据分析到机器学习等多个领域。MovieLens 数据集可以从 GroupLens Research 实验室官方网站上获取，并且在诸如 Kaggle 和 GitHub 等第三方平台上也能找到相关的下载资源和支持服务。
     
  • MovieLens 2021数据挖掘大作业：推荐系统推荐系统
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    本项目基于MovieLens 2021数据集，旨在开发和优化个性化电影推荐算法，提升用户体验，是数据挖掘课程的重要实践部分。 XMU数据挖掘大作业-电影推荐系统“山羊”
     
  • 基于Python的MovieLens数据集电影推荐系统训练
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    本项目利用Python开发了一个基于MovieLens数据集的电影推荐系统，通过分析用户评分数据进行模型训练，旨在为用户提供个性化的电影推荐。 基于MovieLens数据集训练的电影推荐系统。
     
  • MovieLens数据集上的推荐系统实例分析（含多版本）
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    本文章深入剖析了在MovieLens数据集上构建推荐系统的具体实践，涵盖多种版本的对比与优化策略。 1) 查阅相关资料，了解推荐系统的基本概念、应用场景及其难点。 2) 掌握Python语言以及一些相关库的基本使用。 3) 在标准评测数据集MovieLens上验证推荐系统的多种算法。