100k数据集有点不同,其用户属性是单独一个文件。另外还有u1到u5五份数据(五折交叉验证,已经给分好了)。 该数据集包括了943位用户对1682部电影的评分信息(总共100,000),评分也是1-5的整数 1.2.1 100k数据集文件介绍 -u.data文件包含了100,000条评分信息,每条记录的形式:user id | item id | rating | time...
100k数据集有点不同,其用户属性是单独一个文件。另外还有u1到u5五份数据(五折交叉验证,已经给分好了)。 该数据集包括了943位用户对1682部电影的评分信息(总共100,000),评分也是1-5的整数 1.2.1 100k数据集文件介绍 -u.data文件包含了100,000条评分信息,每条记录的形式:user id | item id | rating | time...
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....
本压缩包为pycharm工程文件,其中movie文件夹内为movielens的数据集,100k条数据。代码为python3.6,注释详细。欢迎一起学习。 代码片段和文件信息 import osimport pandas as pdfrom collections import defaultdictfrom operator import itemgetterimport sysdata_folder = os.path.join(os.path.expanduser(“~“)“Data“...
点击Machine Learning with Spark, Chapter 3. MovieLens 100k Analysis..ipynb文件,浏览器会弹新的标签页显示运行结果如下: 运行结果1 运行结果2 至此,Spark 处理MovieLens 100k数据集案例运行成功,案例详细解读请参考《Spark机器学习》一书第三章。
MovieLens 100k数据集,下载地址:http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zipMovieLens数据集保存了用户对电影的评分。基于这个数据集,我们可以测试一些推荐算法、评分预测算法。 MovieLens 100k 该数据集记录了943个用户对1682部电影的共100,000个评分,每个用户至少对20部电影进行了评分。
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。
使用Python处理movielens数据集时，以100k数据集为例，可以进行以下步骤：1. 利用Python环境（如win10 + python3.8或jupyter版，pycharm版）进行数据初步查看。2. 清理数据，例如去掉occupation字段为none的记录，将gender字段中的m和f映射为0和1，对age进行分段处理，将职业字段数值化，并提取zip_code的...
2 user_data = sc.textFile("/home/kylin/ml-100k/u.user") 3 # 展示首行记录 4 user_data.first() 结果如下: 2. 分别统计用户,性别,职业的个数: 1 # 以' | '切分每列,返回新的用户RDD 2 user_fields = user_data.map(lambda line: line.split("|")) ...
movielens(100K)数据集分析,Apriori算法,电影推荐Te**hy 上传19.8 MB 文件格式 zip 本压缩包为pycharm工程文件,其中movie文件夹内为movielens的数据集,100k条数据。代码为python3.6,注释详细。欢迎一起学习。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:3 积分 电信网络下载 ...