MovieLens电影评分数据集是推荐算法研究中最常用的数据集之一,由美国明尼苏达大学(University of Minnesota)的GroupLens研究组收集和发布,包含了多个在不同时间段内收集到的规模各不相同的子数据集,例如,最经典的由943个用户对1682部电影的100,000条评分记录组成的MovieLens 100K数据集(1998年4月发布)、由6040个用户对3...
1.主流算法架构 1.1 U-Net 论文地址:arxiv.org/abs/1505.0459 U-Net2015年由Ronneberger等人提出,是经典的编码-解码架构。其中编码器部分利用卷积层和池化层逐步提取输入图像的特征,获取输入图像特征的潜在表示。解码器部分使用转置卷积和卷积从编码器的各级分辨率级别还原目标的细节特征。U-Net因其结构简单、易于...
【推荐算法】数据集处理 ml-100k 下载链接 MovieLens 100K movie ratings. Stable benchmark dataset. 100,000 ratings from 1000 users on 1700 movies. Released 4/1998. 包含文件 u.data:943个用户对1682个电影的100000条评分。 列名user_iditem_idratingtimestamp ...
MovieLens数据集由GroupLens研究组在 University of Minnesota — 明尼苏达大学(与我们使用数据集无关)中组织的。 MovieLens是电影评分的集合,有各种大小。 数据集命名为1M,10M和20M,是因为它们包含1,10和20万个评分。 最大的数据集使用约14万用户的数据,并覆盖27,000部电影。 除了评分之外,MovieLens数据还...
RecBole (伯乐) 是一个基于 PyTorch 开发的统一、全面和高效的推荐算法框架,目前已有 2.6k star。REASONER 数据集已经有适配 RecBole 数据格式的版本,接下来该研究会将目前的可解释推荐算法工具包迁移到 RecBole 上,方便大家使用 RecBole 中丰富、便捷的各项功能。
最近在研究推荐算法,需要一些数据集,最终发现了一些电影评分数据。 国外某机构从MovieLens上收集和整理了电影的评分数据,可以从MoiveLens下载获得。根据有不同时间、不同大小和类型,分为了几大类: 稳定的数据集 共20M大小,是稳定的基准数据集。可研究使用。涉及13.8万用户,基于2.7万部电影做的2千万条评分和46.5万条...
你已经有两个常用数据集的铺垫，而且第三个数据集本身也是公开数据集，这样的话相当于单从实验上说不...
2 算法实现# 2.1 数据预处理# 目标是对每个用户进行电影推荐,数据集采用MovieLens数据集 主要使用了以下两个数据集的内容 ratings.csv 使用到了userId,movieId和rating字段,通过userId和movieId建立矩阵ratings_matrix,值为user对movie的评分rating movies.csv ...
【导读】来自意大利米兰理工大学的 Maurizio 团队近日发表了一篇极具批判性的文章,剑指推荐系统领域的其他数十篇论文,指出这些论文中基于深度学习的推荐算法大部分都存在不同程度的数据集缺失和源码缺失,导致它们无法复现,而那些可复现的算法,其性能也难以达到预期,甚至难以超越基于传统的、简单的机器学习推荐算法。
推荐系统之基于内容的推荐算法:BM25:数据集构建与管理 1推荐系统之基于内容的推荐算法:BM25 1.1BM25算法简介 1.1.11BM25算法原理 BM25(BestMatching25)是一种信息检索算法,广泛应用于文档检索和推荐系统中。它基于概率信息检索理论,通过计算文档与查询之间的相关性得分来排序文档。BM25算法考虑了三个关键因素: ...