推荐系统实践

movielens数据集

movielens数据集，可用于个性化推荐的研究，包含用户的性别，职位，所在城市，以及电源的发布日期，电影所属类型。

movielens 数据集

MovieLens 100k - Consists of 100,000 ratings from 1000 users on 1700 movies.

movieLens数据集

免费的东东，官网可以下到，以防网断掉，或者大家找不到，传一份上来。包括100k和1m两个，另外10m的太大，不传了，想要的自己去下吧

MovieLens数据集

集体智慧编程 第二章提供推荐 用到的数据集 免下载

数据分析必备：豆瓣电影推荐系统实验及应用数据集.rar

本资源是一份豆瓣电影数据分析的实验及应用数据集，包含了5万多部电影的相关信息。其中，3万多部电影有电影名称，2万多部电影没有电影名称。这份数据集可以用于推荐系统的实验和应用，帮助开发者更好地理解和应用推荐算法。 适用人群包括但不限于数据科学家、机器学习工程师、推荐算法工程师、数据分析师等。对于想要深入了解推荐算法的人员，这份数据集是一个非常有价值的资源。 使用场景及目标包括但不限于：推荐系统的实验和应用、数据分析、机器学习模型的训练等。通过对这份数据集的分析，可以帮助开发者更好地理解推荐算法的原理和应用，提高推荐系统的准确性和效率。 需要注意的是，这份数据集仅供学习和研究使用，不得用于商业用途。同时，使用者需要遵守相关法律法规和道德规范，不得将数据用于违法活动。

Movielens1M-movie-recommendation-system:使用MovieLens数据集实现了基于自动编码器（AE），可变自动编码器（VAE），BERT的深度学习电影推荐系统

MovieLens1M基于深度学习的电影推荐系统 使用MovieLens1M数据集（数据可以从下载），实现自动编码器（AE），可变自动编码器（VAE），BERT提取电影名特征3种方法，对评分矩阵进行耦合，继而对用户做出推荐。 代码建议在Google Colab环境下运行，代码中的目录请根据自己的实际目录进行修改。 本代码主目录和子目录如下： / content / drive / Movie_lens / --------- ml-1m（包含数据集的文件夹） ---------自动编码器.ipynb ---------基于BERT的recommender.ipynb 1个型号： 1.1自动编码器 1.2可变自动编码器 1.3基于BERT 2实验结果： 2.1自动编码器的训练损失和验证损失的MSE 2.2变分自动编码器的训练损失和验证损失的MSE 2.3基于BERT的训练损失和测试损失的M

movielens-数据集

基于协同过滤的movielens的ml-10m的ratings.txt数据集

基于Movielens的推荐系统—评分预测

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）

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。

movie-recommender-system:基于MovieLens数据集的电影推荐系统

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

Python-使用MovieLens数据集训练的电影推荐系统

MovieLens based recommender system.使用MovieLens数据集训练的电影推荐系统

recsys:基于 MovieLens 数据的推荐系统

RECSYS 该项目包含在 MovieLens 数据上的一些基本推荐算法的实现和分析。 作者 奥斯曼·巴斯卡亚

基于MovieLens数据集的电影推荐模型

基于MovieLens数据集的电影推荐模型

MovieLens:基于MovieLens数据集的电影推荐模型

MovieLens推荐模型。 MovieLens是一个2,000万收视率的数据集，涉及138 000多名用户的27 000部电影，更多信息请。 最先进的模型使用： RMSE为0.80的 RMSE为0.81的自动。 从出发，我们使用针对分类变量的实体嵌入来构建深度学习模型，该模型可实现与最新模型相当的RMSE为0.81 。 神经网络是在具有TensorFlow后端的Keras中实现的。 该代码在“ movienet.py”文件中，而培训在培训笔记本中。 实体嵌入的一大优点是，在训练过程中，我们可以计算电影和用户的嵌入空间。 因此，我们有不同的方法将电影推荐给用户： 我们评估网络并推荐收视率最高的电影。 但是，RMSE为0.81时，每个预测的平均误差为0.8星。 对于电影，我们查看嵌入空间中最近的邻居。 在这种情况下，我们使用带有的KNN索引。 有了足够的尺寸，我们希望这些嵌入能

movielens数据集.zip

在众多的推荐系统研究和实践中，movielens数据集因其公开性、多样性和易用性而备受青睐。本文将深入探讨movielens数据集及其在推荐系统中的应用。 movielens数据集是由GroupLens Research项目提供的一系列电影评分...

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

在本项目中，我们将深入探讨如何使用Jupyter Notebook这一强大的数据分析和可视化工具，结合MovieLens数据集来构建一个电影推荐系统。Jupyter Notebook是Python生态系统中的一个重要组成部分，它为开发者提供了一个...

movielens数据集.rar

总的来说，“movielens数据集.rar”不仅为我们提供了大量的电影评分数据，更为我们提供了一个研究和实践协同过滤推荐算法的宝贵资源。无论是初学者还是经验丰富的研究者，都可以从中受益，进一步推动推荐系统的发展...

MovieLens 100k 数据集

MovieLens 100k数据集，作为推荐系统研究领域中一个经典的开源数据集，对于理解和实践协同过滤算法、用户行为分析以及电影推荐系统设计具有重要意义。该数据集由GroupLens Research团队发布，包含了100,000条电影...

电影推荐系统数据集地址

https://grouplens.org/datasets/movielens/ 电影推荐系统数据集地址

MovieLens数据集全集合（共六个文）

总内容500多M 是做推荐算法的不二之选，一定需要的数据集

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。

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

Movielens 1M数据集

Movielens 1M数据集，包括电影数据，用户数据和用户对电影评分数据以及read me。

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。

movielens 1M数据集推荐电影评分

适用于做推荐或者点击率预测的数据集，包含6000个用户对4000个电影超过一亿次的评分，可以在笔记本上跑的数据集

Recommendation:MovieLens的推荐实践

MovieLens 推荐系统 这是数据一种做法。 包括Bias、Similarity、KNN、SVD等算法。

基于mapreduce的小型电影推荐系统的数据集

基于mapreduce的小型电影推荐系统的数据集