MovieLens 官方数据集：https://grouplens.org/datasets/movielens/100k/ UCI 机器学习库：Kaggle 数据集...
推荐系统必备数据集——ml-100k 百度网盘链接 技术标签:ML&DL机器学习 下了半天终于下载下来了 有史以来最大的15.3MB文件 这里附上百度网盘链接,有需要的童鞋自取 (已压缩) 链接:https://pan.baidu.com/s/1IouOfrKDYd_FX4DUOznjQQ 提取码:knjl 不要忘记给小编点个小心心哦~~......
推荐系统是现代互联网中不可或缺的组成部分,广泛应用于电商、社交网络、视频平台等场景。ML100K(MovieLens 100K)数据集由100,000条电影评分数据组成,常被用作推荐系统研究的基准数据集。在本文中,我们将使用PyTorch构建一个简单的推荐系统,并通过代码示例来展示实现过程。 数据加载与预处理 首先,我们需要加载ML100K数据...
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“购买了该商品的人也喜欢”等功能。 程序/...
为了在Movielens ml-100k数据集上使用深度学习,我们需要经历以下几个步骤: 数据预处理:加载数据集,对数据进行清洗和转换,将数据转换为模型可接受的格式。 构建模型:选择合适的深度学习模型,定义模型的结构和参数。 模型训练:使用训练数据对模型进行训练,调整模型参数使其适应数据。
ML能用上的实用数据集 机器学习中重要的一步是创建或寻找合适的数据来训练和检验算法。使用好的数据集可以帮助你规避或发现算法中的错误,改善程序的结果。在多数情况下,创建自己的数据集是一件费时的事。本文会向介绍一些有用的数据集,用于文本分类和图像分类问题。
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...
ml-100kv**j 上传4.7 MB 文件格式 zip ml-100k MovieLens data sets were collected by the GroupLens Research Project at the University of Minnesota. This data set consists of: * 100,000 ratings (1-5) from 943 users on 1682 movies. * Each user has rated at least 20 movies. * Simple...
ml-100k-recsys 基于MovieLens 100K数据集的电影推荐系统 入门 Le projet 对象:提案人5部电影,实用主义者电影,3部电影预告片,电影基础电影MovieLens100k 。 系统集成了“聚类”(非学徒技术)和“协作过滤”,比较器,比较对象,比较实用程序等功能。 Lancer应用程序建议 bokeh serve --show main.py 阿普索·德·阿普...
hive官方案例有一个对电影评分数据的分析,统计一周中的哪一天观影人数最多。 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 ...