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movielens
.zip
该数据集是常用的推荐系统数据集,主要包括用户观看电影的相关信息。具体包括用户信息,电影信息,用户观看电影时的评分和时间等信息。
2021-06-03 20:41:11
11.95MB
movielens
推荐系统
评分矩阵
1
movieLens
:使用Spark MLlib的ALS算法的电影推荐系统-源码
电影镜头 使用Spark MLlib的ALS算法的电影推荐系统 data
MovieLens
数据集 (1)ratings.csv 数据格式:用户ID,电影ID,评分,时间戳 (2)movies.csv 数据格式:movieId,标题,类型 结果结果说明 数据格式:userId,[(电影ID,评分)] userId:用户ID movieId:电影ID 等级:推荐度
2021-05-27 22:37:04
951KB
系统开源
1
movielens
数据集
这个是
movielens
官网提供的windows版本的的数据,鉴于有的人在官网找不到,所以放到这里一份。
2021-04-29 20:45:18
4.71MB
100
000
ratings
for
1682
1
Movie-Recommendation-System:推荐系统使用基于项目的协作过滤方法(使用Python)。 使用“ Pandas” Python库加载
MovieLens
数据集,以使用项相似度评分向喜欢类似电影的用户推荐电影-源码
电影推荐系统 ##更新 最初是作为一个小型项目开始的,后来又扩展到了2018年4月提交的我在UMass的研究生毕业项目。 标题:基于帕累托优势概念的提速推荐系统 技术/工具:Python,pandas,matplotlib,numpy,Jupyter Notebook 先前的工作(首次提交)已扩展到进行研究和分析,以基于不同的指标来提取流行电影以提取主要数据对象(电影)。 摘要:每天都会成倍增加新内容,并且一次分析用户和/或项目的整个数据集以提出建议的效率不高。 需要通过处理代表大型数据集的部分数据来提高提出建议的速度。 使用帕累托原理的实现是基于这样的观察,即在任何情况下大多数结果都是由少数原因决定的,因此,我们尝试解决了分析数据以提出电影推荐的问题。 其背后的想法是,大多数用户在数据集中消耗的物品很少。 该项目的目的是找到一组非支配的项目,并基于少量数据提出建议,并将其与基于整个
2021-04-24 16:47:16
172KB
系统开源
1
数据集
MovieLens
上推荐系统实例分析(包含多个版本)
1) 查阅相关资料,了解推荐系统的基本概念、应用场景及其难点。 2) 掌握Python语言以及一些相关库的基本使用。 3) 在标准评测数据集
MovieLens
上验证推荐系统的多种算法。
2021-04-21 16:28:06
61.24MB
python
推荐系统
数据集MovieLens
矩阵分解算法
1
MovieLens
数据集用于 实现协同过滤
推荐系统协同过滤实验数据集,可用于学习基于用户或者基于电影的协同过滤算法。非常实用的数据集,值得收藏。
2021-04-14 22:00:36
5.73MB
推荐系统
协同过滤
数据集
1
基于
Movielens
的推荐系统—评分预测 (Python3)
压缩文件中包含一下列表: 1,
movielens
公开实验数据集(推荐系统研究经常用到~) 2,模拟预测评分的python代码(python3.x) 希望对大家学习有所帮助。有问题可以邮箱联系。
2021-04-08 20:23:43
4.53MB
code
1
pmf:
MovieLens
100K上的概率矩阵分解-源码
MovieLens
100K上的概率矩阵分解 总览 在此项目中,我们使用
MovieLens
100K数据集。 该数据集包含来自943位用户的1,682部电影的100,000个评分。 在此项目中,RMSE(均方根误差)用作度量。 我测试了2种不同的数据分割:密集和稀疏。 数据是随机拆分的,用于训练/验证的数据为80%,对于密集数据的测试为20%,对于稀疏数据,仅训练/验证的数据为20%,对于测试为20%。 在训练中,应用5倍交叉验证来选择最佳超参数并在测试集中评估模型。 运行代码 参量 任务:[“ task1”-调整正则化参数,“ task2”-调整因子数量,“ predict”-预测等级]
2021-04-02 13:43:10
328KB
scikit-learn
sklearn
matrix-factorization
sparse
1
ml-latest.zip
MovieLens
最新数据集-完整版 完整版:280,000名用户将27,000,000个评级和1,100,000个标签应用程序应用于58,000部电影。包括在1,100个标签中具有1400万相关分数的标签基因组数据。上次更新时间9/2018。
2021-04-01 11:35:42
264.28MB
MovieLens最新数据集
完整版
1
电影推荐系统的设计源码(基于
Movielens
数据集 Python3.x版本).zip
这是基于
MovieLens
数据集的电影推荐系统,可以实现电影推荐功能,可以部署到服务器,hadoop上面
2021-03-25 20:41:40
4.72MB
电影推荐系统
python
movielens
1
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