22 | python书籍推荐数据分析

这个数据集是网上的Book-Crossing图书社区的278858个用户对271379本书进行的评分，包括显式和隐式的评分。这些用户的年龄等人口统计学属性(demographic feature)都以匿名的形式保存并供分析。这个数据集是由Cai-Nicolas Ziegler使用爬虫程序在2004年从Book-Crossing图书社区上采集的。下载后可以很方便的做自己的图书推荐系统原型设计

MovieLens 20m 电影推荐数据集包含 138493位 用户对 27278部 电影的 20000263项 电影的评分(1-5分)，电影标签数为 465564个，数据采集自网站 movielens.umn.edu，时间段为 1995.01-2015.03。

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采样的movielens数据集，一般用来推荐模型中的测试。标椎格式txt可以尝试下自己的新模型，这种数据一般用于有评分数据的模型，用于矩阵分解之类的模型。如果是点击与否的模型则不适用。推荐算法模型可以查看我的相关博文，关注即可。多谢点赞。也可以加群获取更多资讯。群里有各种大佬，都是算法专家。

MovieLens 是一套电影推荐数据集，信息来源于网站 movielens.umn.edu，该数据集包含 138493 位用户对 27278 部电影的评分数据，共计 20000263 条，数据采集自 1995.01 – 2015.03 这段时间。 MovieLens 数据集由明尼苏达大学-计算机科学与工程系的 GroupLens 组于 1998 年发布。