该数据集是常用的推荐系统数据集，主要包括用户观看电影的相关信息。具体包括用户信息，电影信息，用户观看电影时的评分和时间等信息。

电影镜头 使用Spark MLlib的ALS算法的电影推荐系统 data MovieLens数据集 （1）ratings.csv 数据格式：用户ID，电影ID，评分，时间戳 （2）movies.csv 数据格式：movieId，标题，类型 结果结果说明 数据格式：userId，[（电影ID，评分）] userId：用户ID movieId：电影ID 等级：推荐度

这个是movielens官网提供的windows版本的的数据，鉴于有的人在官网找不到，所以放到这里一份。

电影推荐系统 ＃＃更新 最初是作为一个小型项目开始的，后来又扩展到了2018年4月提交的我在UMass的研究生毕业项目。 标题：基于帕累托优势概念的提速推荐系统 技术/工具：Python，pandas，matplotlib，numpy，Jupyter Notebook 先前的工作（首次提交）已扩展到进行研究和分析，以基于不同的指标来提取流行电影以提取主要数据对象（电影）。 摘要：每天都会成倍增加新内容，并且一次分析用户和/或项目的整个数据集以提出建议的效率不高。 需要通过处理代表大型数据集的部分数据来提高提出建议的速度。 使用帕累托原理的实现是基于这样的观察，即在任何情况下大多数结果都是由少数原因决定的，因此，我们尝试解决了分析数据以提出电影推荐的问题。 其背后的想法是，大多数用户在数据集中消耗的物品很少。 该项目的目的是找到一组非支配的项目，并基于少量数据提出建议，并将其与基于整个

1) 查阅相关资料，了解推荐系统的基本概念、应用场景及其难点。 2) 掌握Python语言以及一些相关库的基本使用。 3) 在标准评测数据集MovieLens上验证推荐系统的多种算法。

推荐系统协同过滤实验数据集，可用于学习基于用户或者基于电影的协同过滤算法。非常实用的数据集，值得收藏。

压缩文件中包含一下列表： 1，movielens 公开实验数据集(推荐系统研究经常用到~) 2，模拟预测评分的python代码（python3.x） 希望对大家学习有所帮助。有问题可以邮箱联系。

MovieLens 100K上的概率矩阵分解 总览 在此项目中，我们使用MovieLens 100K数据集。 该数据集包含来自943位用户的1,682部电影的100,000个评分。 在此项目中，RMSE（均方根误差）用作度量。 我测试了2种不同的数据分割：密集和稀疏。 数据是随机拆分的，用于训练/验证的数据为80％，对于密集数据的测试为20％，对于稀疏数据，仅训练/验证的数据为20％，对于测试为20％。 在训练中，应用5倍交叉验证来选择最佳超参数并在测试集中评估模型。 运行代码 参量 任务：[“ task1”-调整正则化参数，“ task2”-调整因子数量，“ predict”-预测等级]

MovieLens最新数据集-完整版 完整版：280,000名用户将27,000,000个评级和1,100,000个标签应用程序应用于58,000部电影。包括在1,100个标签中具有1400万相关分数的标签基因组数据。上次更新时间9/2018。

这是基于MovieLens数据集的电影推荐系统，可以实现电影推荐功能，可以部署到服务器，hadoop上面