这些数据都是dat文件格式# ,可以通过pandas.read_table将各个表分别读到一个pandas DataFrame对象中importpandasaspdimporttime start = time.clock() filename1 =r'D:\datasets\users.dat'filename2 =r'D:\datasets\ratings.dat'filename3 =r'D:\datasets\movies.dat'pd.options.display.max_rows =10uname =...
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=['movie_id','title','genres'],sep="::") movies.head() 得到: #评分信息 f_ratings=open('F:/Ms.Q/数据分析常用/ml-1m/ratings.dat',encoding = 'ISO-8859-1')...
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。 - 用户...
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。 - 用户...
部分详解,还包括数据库设计 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....
这个数据集是电影评分数据:包括电影评分,电影元数据(风格类型,年代)以及关于用户的人口统计学数据(年龄,邮编,性别,职业等)。 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,可以通过pandas.read_table将各个表分别读到一个pandas...
数据集概览 ml-1m.zip文件解压之后,可以得到4个文件,分别是: movies.dat ratings.dat user.dat README README是一个Markdown格式文件,里面包含了记录了此数据集的基本信息,在此不赘述。我们主要关注一下前三个文件的内容和格式。 1、RATINGS 文件描述 ...
MovieLens-1M数据分析 1 首先导入pandas包,然后读入数据,数据集从https://github.com/wesm/pydata-book上下载就行 import pandas as pd unames = ['user_id', 'gender', 'age', 'occupation', 'zip'] users = pd.read_table('/movielens/users.dat', sep='::', header=None, names=unames, ...
ratings= pd.read_table('ch02/movielens/ratings.dat', sep='::', header=None, names=rnames,engine='python')#电影信息mnames = ['movie_id','title','genres'] movies= pd.read_table('ch02/movielens/movies.dat', sep='::', header=None, names=mnames, engine='python') ...
MovieLens用户随机选择包含。他们的ID已经匿名化了。用户ID在ratings.csv和tags.csv之间是一致的(即,相同的id指的是两个文件中的同一用户)。 电影Ids 数据集中仅包含至少具有一个评级或标记的电影。这些电影ID与MovieLens网站上使用的电影ID一致(例如,id1对应于URLhttps://movielens.org/movies/1)。电影ID在ratings...