MovieLens 官方数据集：https://grouplens.org/datasets/movielens/100k/ UCI 机器学习库：Kaggle 数据集...
首先,我们需要加载ML100K数据集并进行预处理。PyTorch提供了丰富的数据处理库,我们可以使用pandas库来读取数据,并进行必要的清洗和转换。 importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 读取数据data=pd.read_csv('u.data',sep='\t',names=['user_id','item_id','rating','timestamp'])...
1. 数据预处理 在这一步中,我们需要加载数据集并对数据进行清洗和转换。首先,我们可以使用pandas库加载数据集,并进行必要的预处理操作,例如去除无用的列或行,处理缺失值等。 importpandasaspd# 加载数据集df=pd.read_csv('path/to/dataset.csv')# 进行数据预处理操作,例如去除无用的列或行,处理缺失值等# .....
在Ana Cardoso Cachopo 的主页提供了一个很有用的收集单标记文本的数据集,不仅可以找到有用数据的概览,还提供了数据集的可读版本和预处理版本,可以为你省去很多时间和麻烦。 图像分类 这一节将介绍一些在用机器学习解决图像分类问题时有用的数据集,列出的数据集从简单的手写数字,到复杂物体的图像,会对学习图像分类...
1 数据集 数据集用的是经常见到的 ml-100k,共有 10w 条电影评分记录。下载地址[4.7MB] 在这篇文章中,假设评分的那天就是观影的那天。 下载压缩包后解压,打开READNE可以看到 u.data--The full udataset,100000ratingsby943users on1682items.Each user has rated at least20movies.Usersanditems are ...
3.1 数据集 ml-100k 3.2 分析过程 建表,日期为 ‘2019-04-01 23:33:08’ 格式。create table u_data_ymdhms (userid INT, movieid INT, rating INT, strtime date); 转化时间到新表。insert overwrite table u_data_ymdhms select userid, movieid, rating, from_unixtime(int(unixtime), 'yyyy-MM...
程序/数据集下载 代码分析 程序简介 项目以ml-100k电影评分数据集为输入,实现了基于用户的协同过滤算法,最后预测的MAE为0.84,因为经过优化,10万条评分数据运行时间不超过2分钟 协同过滤算法(CF)基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向,并预测用户可能喜好的产品进行推荐。也就是常见的“猜你喜欢”,和“购买...
1,数据集下载:数据来源电影集ml-100k,解压后内容如下: 2,加载数据集(u.data,u.item,u.user,u.genre) importbreeze.numerics.powimportbreeze.linalg.{DenseVector, sum}importorg.apache.log4j.{Level, Logger}importorg.apache.spark.mllib.clustering.KMeansimportorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimportor...
movieLens电影数据集ml-100k的配图,在电影网站上爬取的 本人花2天时间学习简单http协议然后写了个破代码在imdb上爬取了MovieLens数据集的配图,由于MovieLens中的数据集链接已失效,所以只能根据imdb网站的搜索引擎慢慢爬取图片。希望对毕设为推荐系统的童鞋有些许作用。。。
简单的电影推荐系统 采用协同过滤算法生成模型,进行预测推荐 实验环境:Ubuntu 19.04 + Hadoop 2.9.0 + Spark 2.4.3 + Python 3.7.3 实验工具:Jupyter笔记本 具体内容:ml-100k.zip文件是此实验的数据集,使用其中的u.data和u.item文件。 上传者:weixin_42174176时间:2021-03-11 ...