电影推荐系统 推荐系统是机器学习技术在企业中最成功和最广泛的应用之一。 您可以在零售，视频点播或音乐流中找到大型推荐系统。 实施和评估算法 基于内容的过滤 协同过滤 基于内存的协同过滤 用户项目过滤 逐项过滤 基于模型的协同过滤 单值分解（SVD） SVD ++ 混合模型 基于内容+ SVD 项目中包含的文件 movie_recommendation_system.ipynb：python笔记本代码文件 movie_recommendation_system.html：python笔记本的html版本 films.csv：MovieLens数据集中的电影数据 rating.csv：用户对MovieLens数据集中的电影给予的评分

files contain 1,000,209 anonymous ratings of approximately 3,900 movies made by 6,040 MovieLens users who joined MovieLens in 2000.

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。

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。

MovieLens 电影推荐数据集包含 943个 用户对 1682部 电影的 100000 个 电影的评分(1-5分)，数据采集自网站 movielens.umn.edu，时间段为 1997.09-1998.04。

MovieLens 电影推荐数据集包含 943个 用户对 1682部 电影的 100000 个 电影的评分(1-5分)，数据采集自网站 movielens.umn.edu，时间段为 1997.09-1998.04。

基于机器学习中推荐系统的经典电影数据集 。常用数据集 电影推荐系统数据集地址 基于用户的协同过滤，基于物品的协同过滤

基于Jupyter Notebook与MovieLens数据集的电影推荐系统设计与实现

MovieLens 20M movie ratings. Stable benchmark dataset. 20 million ratings and 465,000 tag applications applied to 27,000 movies by 138,000 users. Includes tag genome data with 12 million relevance scores across 1,100 tags. Released 4/2015; updated 10/2016 to update links.csv and add tag genome data.