MovieLens电影评分数据集是推荐算法研究中最常用的数据集之一,由美国明尼苏达大学(University of Minnesota)的GroupLens研究组收集和发布,包含了多个在不同时间段内收集到的规模各不相同的子数据集,例如,最经典的由943个用户对1682部电影的100,000条评分记录组成的MovieLens 100K数据集(1998年4月发布)、由6040个用户对3...
MovieLens数据集由GroupLens研究组在 University of Minnesota — 明尼苏达大学(与我们使用数据集无关)中组织的。 MovieLens是电影评分的集合,有各种大小。 数据集命名为1M,10M和20M,是因为它们包含1,10和20万个评分。 最大的数据集使用约14万用户的数据,并覆盖27,000部电影。 除了评分之外,MovieLens数据还包含类似...
MovieLens的数据在过去20年中已经由大学的学生以及互联网上的人们进行收集了。 MovieLens有一个网站,您可以注册,贡献自己的评分,并接收由GroupLens组实施的几个推荐者算法这里之一的推荐内容。 链接 新算法研究建议使用的数据集 MovieLens 20M Dataset 稳定的基准数据集。138,000个用户对27,000部电影作出的2千万个评分...
你已经有两个常用数据集的铺垫，而且第三个数据集本身也是公开数据集，这样的话相当于单从实验上说不会...
1)MovieLens电影评分数据集 MovieLens电影评分数据集是推荐算法研究中最常用的数据集之一,由美国明尼苏达大学(University of Minnesota)的GroupLens研究组收集和发布,包含了多个在不同时间段内收集到的规模各不相同的子数据集,例如,最经典的由943个用户对1682部电影的100,000条评分记录组成的MovieLens 100K数据集(1998年...
显然可以
你已经有两个常用数据集的铺垫，而且第三个数据集本身也是公开数据集，这样的话相当于单从实验上说不...