本人是想做推荐算法相关的一名在校生,目前想做多模态融合,而MovieLens-1m数据集只有电影信息和用户信息,于是有想法能否在原有的电影推荐公开数据集中而外获取电影海报(图片信息)和电影简介(文本信息)做融合,为原有数据增添而外的信息,应该能提升一定推荐的准确率吧。 本文就以此为出发点,参考了一篇博客,在他的基础上...
MovieLens 1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据。分为三个表:评分,用户信息,电影信息。这些数据都是dat文件格式。 读取3个数据集: #coding=gbk# MovieLens 1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据。# 分为三个表:评分,用户信息,电影信息。这些数据都是dat文件格式# ...
users=pd.read_table(f_users,names=['user_id','gender','age','occupation','zip'],sep='::') users.head() 改变后: movies,ratings也做同样处理: #电影信息 f_movies=open('F:/Ms.Q/数据分析常用/ml-1m/movies.dat',encoding = 'ISO-8859-1') movies=pd.read_table(f_movies,names=['movi...
利用Python进行数据分析——MovieLens 1M数据集实践 技术标签:数据分析python 查看原文 机器学习数据科学包(三)——Pandas实例:MovieLens电影数据分析 电影数据分析准备工作 从网站grouplens.org/datasets/movielens下载MovieLens1MDataset数据。数据说明 参阅数据介绍文件... ->获得评分的次数越多说明电影越活跃 统计电影平均...
由于找不到movielens的电影海报,想着弄好了一定要开源出来! 一、数据集爬取教程 爬取教程来自这个博客 http://t.csdnimg.cn/aKoNM二、完整数据集 数据集发布在 GitHub - 11Li11/movie_poster三、基于movielens的…
1M数据集有rating.dat、movies.dat、users.data三份数据集。ratings是6040位用户对3900部电影的评分数据(共计1,000,209)。 1.1.1 rating文件 rating.dat文件存放的是用户对电影的评分信息,改文件中每条记录形式:UserID::MovieID::Rating::Timestamp,即用户id、电影id、该用户对此电影的评分值、时间戳。
1、 MovieLens 1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据。它分为三个表:评分、用户信息和电影信息。将该数据从zip文件中解压出来之后,可以通过pandas.read_table将各个表分别读到一个pandas DataFrame对象中: 2、假设我们想要根据性别和年龄计算某部电影的平均得分,如果将所有数据都合并到一个表中的...
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....
数据集规模:以 MovieLens 1M 为例,包含约 6000 名用户对约 4000 部电影的评分数据。 评分分布类型 平均评分:通常高于 3 星,表明用户整体满意度较高。 评分集中度:评分分布呈现左偏态,大多数评分集中在较高分。 应用场景 评分分布信息对于推荐系统的优化至关重要,它帮助推荐算法理解用户偏好,并调整推荐策略以更好...
下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/movielens/,有好几种版本,对应不同数据量,本文所用的数据为1M的数据。 2、数据介绍 1m的数据解压后,可以看到四个主要的csv文件,分别是links.csv,movies.csv,ratings.csv,tags.csv。links介绍了该数据集中的movieId和imdb、tmdb中电影的对应关系。tags是用户的打...