MovieLens个性化电影推荐系统实战-代码

该代码文件包含了本系列文章的所有关键代码，还含有代码块运行的结果。 该代码文件仅供大家参考。 本系列文章使用MovieLens数据集进行机器学习综合实战。随着数字化媒体的发展，人们观看影视作品的方式发生了变化，观影行为数据也变得更加可获取。用户在观看影视作品后会产生大量的行为数据，如评分、评论、观看时长等，这些数据蕴含了用户的偏好和行为模式。因此，基于这些影评行为数据，开发一个用户行为预测和影视推荐系统具有重要意义。 本系列文章主要解决两个问题，一是利用聚类算法对用户群体进行划分，有助于为用户推荐进行电影推荐，也有助于为用户提供个性化服务。二是根据用户群体划分的结果，分别利用适合其群体的推荐算法为用户个性化推荐电影，即根据一个群体里全部用户的历史观影数据和历史电影评分数据，向群体里的某一个用户推荐其可能感兴趣的影视作品，提高用户满意度和观影体验。

MovieLens个性化电影推荐系统实战-数据集

该数据集为MovieLens电影数据集探索系列文章的专用数据集。 MovieLens数据集是一个经典的电影评分数据集，由GroupLens Research实验室收集整理。该数据集包含了用户对电影的评分和观看记录，以及电影本身的元数据信息，如电影类型、导演、演员等。 MovieLens数据集可以用于推荐系统的研究和开发，通过分析用户对电影的评分和观看习惯，可以构建个性化的推荐算法，为用户提供更好的电影推荐。此外，MovieLens数据集还可以用于用户行为分析、市场调研和商业决策，以及数据挖掘和机器学习等领域的研究和应用。 MovieLens数据集是一个公开的数据集，可以从GroupLens Research实验室的网站上进行下载。同时，还有一些第三方网站提供MovieLens数据集的下载和使用，如Kaggle、GitHub等。在使用MovieLens