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电影推荐系统的电影评分数据集

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简介:
本项目提供一个包含用户对各类电影评价的数据集,旨在为开发与优化个性化电影推荐系统的研究者们提供宝贵资源。 电影评分数据集用于构建电影推荐系统。该数据集包含两个文件:movies.csv 和 ratings.csv。 - movies.csv 文件共有 27,279 行,除去表头外,每行代表一部电影,并用三个字段表示:电影ID(movieId)、电影名称(title)和电影类型(genres)。 - ratings.csv 文件则有 20,000,264 行,除开第一行为表头之外的每一行记录了一位用户对某一特定影片的评分信息。这些数据包括了用户ID(userId)、电影ID(movieId)、评价值(rating),以及使用Unix时间戳表示的评分日期。 此外,在这两个文件中并没有提供任何用户的个人信息,这可能是为了保护个人隐私而采取的一种措施。 另一个相关数据集是 ratings.dat 文件,该文件包含了来自超过 6000 名用户对大约近 3900 部电影的总计约 1,000,209 条评分记录。所有这些评价都是整数形式,并且范围限定在从 1 到 5 的区间内,每个单独的影片至少获得了超过二十条这样的评价值数据。 以上描述中没有提及任何联系方式或网址信息。

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    本项目提供一个包含用户对各类电影评价的数据集,旨在为开发与优化个性化电影推荐系统的研究者们提供宝贵资源。 电影评分数据集用于构建电影推荐系统。该数据集包含两个文件:movies.csv 和 ratings.csv。 - movies.csv 文件共有 27,279 行,除去表头外,每行代表一部电影,并用三个字段表示:电影ID(movieId)、电影名称(title)和电影类型(genres)。 - ratings.csv 文件则有 20,000,264 行,除开第一行为表头之外的每一行记录了一位用户对某一特定影片的评分信息。这些数据包括了用户ID(userId)、电影ID(movieId)、评价值(rating),以及使用Unix时间戳表示的评分日期。 此外,在这两个文件中并没有提供任何用户的个人信息,这可能是为了保护个人隐私而采取的一种措施。 另一个相关数据集是 ratings.dat 文件,该文件包含了来自超过 6000 名用户对大约近 3900 部电影的总计约 1,000,209 条评分记录。所有这些评价都是整数形式,并且范围限定在从 1 到 5 的区间内,每个单独的影片至少获得了超过二十条这样的评价值数据。 以上描述中没有提及任何联系方式或网址信息。
  • MovieLens 1M
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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。
  • 与SVD算法在应用
    优质
    本文探讨了如何运用SVD(奇异值分解)算法优化电影推荐系统的性能,并分析其在提高用户电影评分预测准确性方面的效果。通过深入研究,旨在为个性化推荐提供更精准的解决方案。 SVD算法不仅可用于降维算法中的特征分解,在推荐系统和自然语言处理等领域也有广泛应用,是许多机器学习算法的基础。它包含了一个电影评分数据集作为示例。
  • Movie
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    本数据集用于电影推荐系统的开发与评估,包含丰富用户对电影的评分及评价信息,旨在提高个性化推荐算法的效果。 ml-latest-small.zip 数据集并不是最完整的数据集,请同学们选择下载其他版本。
  • 关于小型
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    本研究聚焦于基于小型电影评分数据库构建个性化推荐系统,深入分析现有算法模型,并提出优化策略以提升用户满意度和观影体验。 推荐系统使用的电影数据集包括了电影的评分、评论以及电影介绍等相关内容。
  • 基于Spark
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    本数据集为构建于Apache Spark平台上的电影推荐系统所用,包含用户评分、电影信息等多维度数据,旨在优化个性化推荐算法。 基于Spark的电影推荐系统数据集主要用于开发和测试机器学习模型,特别是那些旨在改进用户个性化体验的应用程序。这个数据集包含了大量的电影评分、标签和其他相关信息,可以帮助开发者构建更加精准的推荐算法。通过利用Spark这样的大数据处理框架,可以有效地分析大量数据,并快速迭代优化推荐系统的性能。
  • MovieLens 100k
    优质
    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。
  • 基于Movielens(movielens_recommend)
    优质
    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
  • SpringMVC
    优质
    SpringMVC电影推荐系统是一款基于Spring MVC框架开发的应用程序,旨在为用户提供个性化、高效的在线电影推荐服务。该系统通过分析用户的观影历史和偏好,精准推送符合用户口味的影片,极大地提升了用户体验与满意度。 Spring MVC电影推荐系统(包含数据库文件)。
  • :MovieRecommender
    优质
    MovieRecommender是一款专为影迷设计的个性化电影推荐工具。通过分析用户的观影历史和偏好,提供精准且多元化的影片建议,帮助用户发现更多喜欢的电影。 电影推荐人项目由Bernard Kurka开发。该项目使用Python通过余弦相似度构建了基于项目和基于用户的电影推荐系统,并在Jupyter笔记本中创建了一些功能以根据用户输入运行建议。 数据集包含600位用户对10万部电影的评分,其中9千个电影标题可从GroupLens Research获得。推荐人分为两类:基于项目的推荐和基于类型的推荐。前者通过计算电影之间的余弦相似度来构建;后者则首先查找具有相同类型特征的电影,并选择最佳分级相似性。 对于基于用户的推荐系统,则使用每个人的9000部影片评分向量,以此计算两个用户之间的余弦相似度。此外,项目还导入了Bernardo对65部电影的评分数据以供参考。