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MovieLens 1M 数据集

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简介：
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。

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  • MovieLens 1M 数据集
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    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 数据集
    优质
    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 数据集上的电影评分推荐
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    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 1M 数据集的数据库设计与属性解析
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    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数据集
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    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 10M 数据集
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    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 数据集
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    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。
     
  • MovieLens 100K数据集
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    MovieLens 100K数据集是由GroupLens研究机构提供的一个电影评分数据集合，包含约10万名用户对近2千部电影的评价信息，广泛应用于推荐系统和机器学习的研究与测试。 《Movielens 100k数据集：深入解析与应用》 Movielens 100k数据集是推荐系统研究中的经典资源之一，包含943位用户对1682部电影的超过10万条评分记录。由于其适中的规模和清晰的数据结构，该数据集在学术界及工业界广受欢迎，并成为测试与验证推荐算法性能的理想平台。 一、数据集结构与内容 Movielens 100k数据集主要包括三个文件： - `u.data`：用户对电影的评分记录。每一行代表一个用户的评价，格式为（用户ID，电影ID，评分，时间戳）。评分范围通常是1到5分。 - `u.item`：包含每部电影的基本信息如名称、类型和发行年份等。 - `u.user`：包括每个用户的性别、年龄及职业等个人资料。这些数据有助于构建个性化的推荐系统。 二、推荐系统基础 推荐系统的任务是根据用户的历史行为预测他们可能感兴趣的项目，Movielens 100k提供了丰富的交互记录，支持训练多种算法： - 基于内容的推荐：通过分析电影类型和用户信息来为相似兴趣用户提供相关建议。 - 协同过滤方法包括用户与用户的协同以及物品间的协同。前者是基于其他有类似评分模式的人向目标用户推荐他们喜欢的东西；后者则是找到被一群具有共同评价标准的观众高度认可的作品。 - 矩阵分解技术，如奇异值分解(SVD)和非负矩阵因子化(NMF)，通过学习低阶近似来发现潜在特征并优化推荐效果。 三、评估指标 为了衡量系统性能，常用以下几种方法： - 准确率（Precision）：所推荐项目中用户真正喜欢的比例。 - 召回率（Recall）：所有受欢迎的电影被成功推荐出来的比例。 - F1分数：综合准确率和召回率的结果来全面评价推荐质量。 - 平均绝对误差(MAE)及根平均平方误差(RMSE)，用于评估预测评分与实际评分之间的偏差大小。 四、应用场景 除了学术研究，Movielens 100k数据集在工业界的应用也很广泛： - 模型比较：测试不同算法的效果并选择最佳方案。 - 系统优化：通过不断调整来提高推荐的准确性和用户满意度。 - 实验设计：探索各种因素如用户行为模式和兴趣变化等对推荐效果的影响。 Movielens 100k数据集作为构建个性化推荐系统的基石，不仅提供了宝贵的实验资料，还促进了该领域的技术进步与发展。通过对这一数据集进行深入分析，我们可以更好地理解并实现满足不同需求的个性化推荐系统。
     
  • MovieLens数据集分析
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    《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。