MovieLens：运用MovieLens数据集构建的电影推荐模型

简介：
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。