整体流程 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。 模型评估:使用测试数据对训练...
在Movielens ml-100k数据集上使用深度学习 deepfashion数据集,Dataset-DeepFashion服装数据集[Dataset-DeepFashion][Project-DeepFashion]对于数据集有学习科研等需求的,请在AIUAI-Dataset-DeepFashion服装数据集中联系.1.服装类别和属性预测集[Category-Attribute下载][
Index of /datasets/movielensfiles.grouplens.org/datasets/movielens/ 我下载的是ml-100k.zip文件进行数据分析和演示。 解压后,先看readme文件。 交代了这个数据集是谁收集的,主要数据有哪些。 交代了每个数据文件的内容,字段,是如何分隔字段的。 我们想要做的是分析男女对电影打分的差异性,即是否男性打分会偏低,...
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...
https://grouplens.org/datasets/movielens/100k/ datasets/movielens/100k 下载并解压数据集,关于数据集的更多信息可以从README获得,包括每个文件里的变量定义。我们可以使用head命令来查看各个文件中的内容。 MacBook-Pro:ml-100k xp$ head-5u.user1|24|M|technician|857112|53|F|other|940433|23...
1#载入数据集2movie_data = sc.textFile("/home/kylin/ml-100k/u.item")3#展示首行记录4printmovie_data.first() 结果如下: 2. 查看下有多少部电影吧: 1num_movies =movie_data.count()2printnum_movies 结果为: 3. 过滤掉没有发行时间信息的记录: ...
user_data= sc.textFile("/Users/xdstar/Desktop/ml-100k/u.user")#打印加载的用户信息第一条user_data.first()print(user_data.first())#用"|"分割符分割每一行的数据,然后将数据返回到user_fieldsuser_fields = user_data.map(lambdaline: line.split("|"))#统计总的用户数print(user_fields.first()...
u_user = pd.read_csv('D:/d/python/ml-100k/u.user') print(u_data.head()) print(u_user.head()) # 去掉occupation为none的记录 nones = u_user[u_user['occupation'] == 'none'] u_user = u_user.drop(nones.index) # gender中的m、f映射成0、 1 ...
MovieLens数据是美国Minnesota大学GroupLens项目组提供的Movielens数据集ml-100k中的u2数据。这个数据集包含了943名用户对1682部电影的评价(评分值为数字1到5,若数值越高则用户喜爱该电影的程度越高),并含有电影项目的分类特征。该数据集仅包含了评价过20部以上电影的用户评价数据,没有评分的电影数据占所有数据的比重(...
MovieLens数据是美国Minnesota大学GroupLens项目组提供的Movielens数据集ml-100k中的u2数据。这个数据集包含了943名用户对1682部电影的评价(评分值为数字1到5,若数值越高则用户喜爱该电影的程度越高),并含有电影项目的分类特征。该数据集仅包含了评价过20部以上电影的用户评价数据,没有评分的电影数据占所有数据的比重(...