MovieLens1M数据集用于构建一个基于自动编码器的电影推荐系统。

简介：
MovieLens1M，一个基于深度学习的电影推荐系统，利用MovieLens1M数据集（数据集可从下载获取）构建了多种模型。具体而言，该系统采用了自动编码器（AE）、可变自动编码器（VAE）以及基于BERT的提取方法，用于从电影名称中提取关键特征。这些特征随后被耦合到评分矩阵中，从而为用户提供个性化的推荐结果。为了确保最佳运行效果，建议在Google Colab环境中运行提供的代码，并且请务必根据您的实际文件目录调整代码中的目录结构。本项目的代码组织结构如下：首先位于主目录，再包含一个名为“ml-1m”的文件夹，该文件夹下存放了原始数据集；接着是包含自动编码器相关代码的“自动编码器.ipynb”文件，以及包含基于BERT推荐算法的代码的“基于BERT的recommender.ipynb”文件。 此外，项目还包含一个型号定义部分：1.1 自动编码器；1.2 可变自动编码器；1.3 基于BERT。最后呈现了实验结果，包括2.1 自动编码器的训练损失和验证损失的均方误差（MSE），2.2 变分自动编码器的训练损失和验证损失的均方误差（MSE），以及2.3 基于BERT模型的训练损失和测试损失的均方误差（MSE）。