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mahout 测试数据包含movies.dat, ratings.dat, users.dat 和 README 评分:

Mahout实践指南中的例子,有关推荐引擎的测试数据,包含movies.dat, ratings.dat, users.dat 和 README
2015-07-17 上传大小:5.64MB
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spark实现 通过ratings.dat和movies.dat两个文件得到平均得分超过4.0的电影列表
Spark统计电影评分数据:movies.dat,retings.dat,users.dat

Spark统计电影评分数据:movies.dat,retings.dat,users.dat

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电影数据集总结:Netflix、MovieLens、LDOS-CoMoDa、AdomMovie
movielens数据集.dat文件导入msql
基于深度学习的推荐算法实现(以MovieLens 1M数据 为例)
用pandas分析百万电影数据
movies.dat ratings.dat users.dat

来自6000用户对4000多部电影的超100万条评论数据 MovieLens 1M Dataset Stable benchmark dataset. 1 million ratings from 6000 users on 4000 movies. Released 2/2003.

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dat的数据用什么打开?
推荐算法——基于用户的协同过滤算法
利用Python进行数据分析---ch02《MovieLens 1M数据集(下)》读书笔记
电影推荐系统代码详细解释
协同过滤推荐算法及应用
基于Mahout的电影推荐系统
hadoop学习假数据

hadoop学习的假数据,movies.dat、ratings.dat、users.dat

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基于Mahout的电影推荐系统的数据文件

基于Mahout的电影推荐系统的数据文件,数据文件包含(users.dat、moives.dat、ratings.dat、movie_preferences.txt)。

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mahout各种学习包

收最少的积分,给与最多的帮助,需要mahout的资源包的可以下载。

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mahout的基于用户的推荐Demo

基于用户的简单推荐 保证可以运行 用到了mahout的相关算法

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mahout测试数据

mahout测试数据 mahout测试数据 mahout测试数据 mahout测试数据 mahout测试数据 mahout测试数据

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movielen-10m数据集

movielen-10m数据集,可以用来做数据分析,也可以用于其他

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MovieLens 1m数据集包含数据库设计和属性详解

部分详解,还包括数据库设计 一、使用 GroupLens_MovieLens数据集,该数据集囊括了10几年的电影评分数据 1. 概述 该数据集包含2000年起,6040个用户对大概3900部电影的1000209条评分数据。该数据集项目1992年开始就被使用在研究协同过滤和改进的协同过滤上。 二、 该数据集包含三个文件:movies.dat ratings.dat user.dat 1. Movies.dat : a. 包含数据:MovieID,Title,Genres b. Genres :流派 1* Action :动作 2* Adventure :冒险

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