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MovieLens 1M 数据集的数据库设计与属性解析

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简介:
本简介深入探讨了MovieLens 1M数据集的数据库架构及各属性详细解析,旨在为数据分析和推荐系统研究提供指导。 使用GroupLens_MovieLens数据集进行部分详解,并包括数据库设计: 一、介绍 该数据集包含了从2000年起大约10年间的电影评分记录,包含6,040个用户对约3,900部电影的1,000,209条评分信息。自1992年以来,这个数据集被广泛应用于协同过滤和改进的协同过滤研究中。 二、文件说明 GroupLens_MovieLens 数据集中包含三个主要文件:movies.dat、ratings.dat 和 users.dat: 1. movies.dat - 包含的信息为:MovieID(电影编号)、Title(电影名称)以及Genres(流派)。具体分类如下: 1* Action (动作) 2* Adventure (冒险) 3* Animation (动画) 4* Childrens (儿童片) 5* Comedy (喜剧) 6* Crime (犯罪) 7* Documentary (纪录片) 8* Drama (戏剧)

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客服
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  • MovieLens 1M
    优质
    本简介深入探讨了MovieLens 1M数据集的数据库架构及各属性详细解析,旨在为数据分析和推荐系统研究提供指导。 使用GroupLens_MovieLens数据集进行部分详解,并包括数据库设计: 一、介绍 该数据集包含了从2000年起大约10年间的电影评分记录,包含6,040个用户对约3,900部电影的1,000,209条评分信息。自1992年以来,这个数据集被广泛应用于协同过滤和改进的协同过滤研究中。 二、文件说明 GroupLens_MovieLens 数据集中包含三个主要文件:movies.dat、ratings.dat 和 users.dat: 1. movies.dat - 包含的信息为:MovieID(电影编号)、Title(电影名称)以及Genres(流派)。具体分类如下: 1* Action (动作) 2* Adventure (冒险) 3* Animation (动画) 4* Childrens (儿童片) 5* Comedy (喜剧) 6* Crime (犯罪) 7* Documentary (纪录片) 8* Drama (戏剧)
  • MovieLens 100k
    优质
    本文章介绍了MovieLens 100k数据集的详细数据库设计及其各属性的深度解析,旨在帮助研究者更好地理解和利用这一经典的数据资源。 部分详解包括数据库设计: 一、使用 GroupLens_MovieLens 数据集,该数据集包含自2000年起的电影评分数据。 1. 概述:此数据集中有6040名用户对大约3900部电影进行了总计1,000,209次评分。这个数据集自从1992年开始就被用于研究协同过滤及其改进方法的研究中。 二、该数据集包含三个文件: - movies.dat - 包含的数据:MovieID,Title,Genres - Genres(流派)包括但不限于以下类型: - 动作 (Action) - 冒险 (Adventure) - 动画 (Animation) - 儿童片 (Childrens) - 喜剧 (Comedy) - 犯罪 (Crime) - 纪录片 (Documentary) - 戏剧 (Drama) 请注意,上述流派列表并不是完整的,可能还包括其他类型的电影类别。
  • MovieLens 1M
    优质
    MovieLens 1M数据集是由明尼苏达大学提供的一款电影评价数据集合,包含6千多部影片和上万个用户的评级信息。 Movielens 1M数据集包含了电影数据、用户数据以及用户对电影的评分数据,并附有read me文件。
  • MovieLens 1M
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    MovieLens 1M数据集是由GroupLens研究机构提供的一个电影评价数据库,包含6千多用户对近四千部电影的逾百万评分及评价信息。 利用Python进行数据分析可以使用MovieLens 1M数据集。原始数据可以从GroupLens官方网站获取。这段文字的目标是介绍如何用Python对MovieLens 1M数据集进行数据分析处理,不包含任何联系信息或网站链接。
  • MovieLens 1M 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。
  • MovieLens
    优质
    《MovieLens数据集分析》一文深入探讨了MovieLens数据集中电影评分、用户行为等信息,并基于这些数据进行了推荐系统算法的研究与实现。 MovieLens 20M 数据集是一个稳定的标准数据集,包含来自138,000名用户的对27,000部电影的2,000万条评分以及465,000个标签应用。此外,该数据集还包括了针对1,100个不同标签的1,200万个相关性得分的数据。此数据集于2015年4月发布,并在2016年10月进行了更新,主要是为了更新链接文件并添加标签基因组数据。
  • MovieLens
    优质
    MovieLens数据集是由明尼苏达大学提供的一款包含用户评分、电影信息等的数据集合,广泛应用于推荐系统和机器学习领域。 使用MATLAB处理过的MovieLens 1M数据集按照8:2的比例划分成了训练集和测试集。
  • MovieLens.rar
    优质
    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 10M
    优质
    MovieLens 10M数据集是由GroupLens研究机构提供的一个电影评价数据集合,包含超过1千万条评分和数十万用户信息。 MovieLens 10M数据集包含了用户对电影的评分信息,适用于推荐系统的研究。
  • MovieLens 20M
    优质
    MovieLens 20M数据集是由GroupLens研究小组维护的一个电影评价数据库,包含了超过2万名用户对超过一万部电影的近两千万条评分记录。 MovieLens 20M电影评分数据集是一个稳定的基准数据集,包含2000万条评分以及46.5万个标签应用到27,000部电影上,由138,000名用户贡献。该数据集还包括了包含1200万个相关性得分的标签基因组数据,在1100个不同类别下进行分类。此版本于2015年发布,并在2016年进行了更新,以修改links.csv文件并添加标签基因组数据。