MovieLens 数据集：推荐算法必备资源

MovieLens数据集

包含推荐系统算法开发和评估所需的用户评分、电影元数据和标签。

算法与数据结构 15 2024-05-01

GroupLens MovieLens 数据集

包含 GroupLens MovieLens 三套常用数据集：100k、1m 和 10m，与官网数据一致，方便快速获取。

算法与数据结构 7 2024-05-19

Flask+Spark+ALS+MovieLens数据集电影智能推荐系统

基于Flask和Spark的电影推荐系统，使用ALS算法和MovieLens数据集。该系统可根据用户的喜好智能推荐电影，方便快捷。

spark 15 2024-04-30

优化新闻推荐算法训练数据集

新闻个性化推荐算法所需的训练数据集包括用户ID、新闻ID、浏览时间、新闻标题、详细内容和发布时间。

算法与数据结构 8 2024-09-13

学习Python的必备工具及资源推荐

Python作为程序员的首选编程语言，其广泛应用于Web开发、数据科学及人工智能等领域。要系统学习Python，首先需准备好以下关键工具和资源：Python解释器（建议使用最新稳定版）、集成开发环境（如PyCharm、IDLE、IPython）、代码编辑器（如VS Code、Sublime Text、Atom）、版本控制系统（Git）、包管理器（pip）、以及选择一套专业的Python教程（如官方文档、在线课程、书籍）。这些工具和资源将帮助您高效地学习和应用Python。

数据挖掘 9 2024-08-01

MovieLens 10M 数据集应用研究

MovieLens 10M 数据集是一个广泛应用于推荐系统研究的公开数据集，包含了大量的用户对电影的评分数据。 该数据集可以用于探索和评估不同的推荐算法，例如协同过滤、基于内容的推荐等，推动推荐系统性能的提升。此外，MovieLens 10M 数据集还可以应用于其他数据挖掘任务，例如用户行为分析、电影流行度预测等，具有广泛的应用价值。

算法与数据结构 9 2024-06-22

MovieLens 1M Dataset影评数据集分析

MovieLens 1M数据集是一个稳定的基准数据集，包含来自6000名用户对4000部电影的超过100万条评分。该数据集发布于2003年2月。

Hadoop 8 2024-07-14

GroupLens_MovieLens数据集的下载与使用

由于权限限制，只能上传1M和100GroupLens_MovieLens数据集。

spark 7 2024-07-28

2021年Movielens数据挖掘大作业解析推荐系统应用分析

在当今信息时代，个性化推荐系统已成为互联网产品的核心。本项目深入探讨了如何基于Movielens数据集构建推荐系统。Movielens数据集广泛用于推荐系统研究，包含用户电影评分数据，适合推荐算法的实践与学习。推荐系统主要分为基于内容和协同过滤两类，可以利用用户ID、电影ID及评分数据构建各种推荐模型。此外，项目开源，提供数据预处理脚本、多种推荐算法实现、模型训练评估及部署接口等内容，为学习者提供了宝贵实践经验。

数据挖掘 10 2024-08-01