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GroupLens MovieLens 数据集（完整版，包含三个数据文件）

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简介：
本资料包为GroupLens Research提供的MovieLens数据集完整版，内含用户评级、电影详情及评分历史等三个关键数据文件，广泛应用于推荐系统研究。 MovieLens 数据集包含三个版本： - **MovieLens 100k**：该数据集中有来自1000名用户的对1700部电影的10万条评分。 - **MovieLens 1M**：此数据包含了6千用户对4千部电影的一百万条评分。 - **MovieLens 10M**：这个版本的数据集包含由7.2万名用户提供的针对一万部影片的千万级评分和标签应用。

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  • GroupLens MovieLens 数据集（完整版，包含三个数据文件）
    优质
    本资料包为GroupLens Research提供的MovieLens数据集完整版，内含用户评级、电影详情及评分历史等三个关键数据文件，广泛应用于推荐系统研究。 MovieLens 数据集包含三个版本： - **MovieLens 100k**：该数据集中有来自1000名用户的对1700部电影的10万条评分。 - **MovieLens 1M**：此数据包含了6千用户对4千部电影的一百万条评分。 - **MovieLens 10M**：这个版本的数据集包含由7.2万名用户提供的针对一万部影片的千万级评分和标签应用。
     
  • MovieLens数据集完整合集（共六部分）
    优质
    《MovieLens数据集完整合集》系列包含了六个部分，全面涵盖了电影推荐系统研究所需的数据资源。 总内容500多M的数据集是进行推荐算法研究的理想选择，非常值得使用。
     
  • MovieLens数据集
    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推荐数据集RAR文件
    优质
    MovieLens推荐数据集RAR文件包含来自MovieLens项目的一系列电影评价数据，适用于推荐系统的研究与开发。 推荐一些适合入门的基本数据学习资料，需要5个积分。
     
  • MNIST数据集（四个文件的完整集合）
    优质
    MNIST数据集由四个文件组成，包含了大量手写数字的二值图像及其标签，常用于训练和测试基本的计算机视觉算法。 MNIST数据集包含四个文件集合。
     
  • MovieLens 1M 数据集
    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数据集.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 数据集
    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 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 20M 数据集
    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。