电影推荐系统 推荐系统是机器学习技术在企业中最成功和最广泛的应用之一。 您可以在零售，视频点播或音乐流中找到大型推荐系统。 实施和评估算法 基于内容的过滤 协同过滤 基于内存的协同过滤 用户项目过滤 逐项过滤 基于模型的协同过滤 单值分解（SVD） SVD ++ 混合模型 基于内容+ SVD 项目中包含的文件 movie_recommendation_system.ipynb：python笔记本代码文件 movie_recommendation_system.html：python笔记本的html版本 films.csv：MovieLens数据集中的电影数据 rating.csv：用户对MovieLens数据集中的电影给予的评分

files contain 1,000,209 anonymous ratings of approximately 3,900 movies made by 6,040 MovieLens users who joined MovieLens in 2000.

基于Jupyter Notebook与MovieLens数据集的电影推荐系统设计与实现

总内容500多M 是做推荐算法的不二之选，一定需要的数据集

DFT的matlab源代码MovieLens数据集分析 马修·约翰逊（Matthew Johnson） 数据集包含4个与电影分级有关的csv文件。 我想探索： 哪些类型与评级趋势或分布最相关？ 用户评分习惯（高/低方差，高/低趋势）。 与正面评分与负面评分相关的标签。 预算/工期与评分是否有任何关系？ DataFrame形状：电影：（9125，3），评分：（100004，4），标签：（1296，3），链接：（9125，3） % matplotlib inline import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns movies = pd . read_csv ( 'movies.csv' ) ratings = pd . read_csv ( 'ratings.csv' ) tags = pd . read_csv ( 'tags.csv' ) movies_2 = pd . read_csv ( 'movies_exploded.csv' ) im

电影_推荐系统 该项目存储库基于构建电影推荐系统克隆 数据集详细信息： 提及用于构建此推荐引擎的数据集如下： 使用的数据集： MovieLens数据集 下载数据集：从以下链接下载数据集 下载Kaggle上托管的MovieLens数据集，然后使用 从其官方网站下载MovieLens数据集，然后使用 数据集文件格式： CSV文件（以逗号分隔的值）。 注意：将数据集下载并保存在input_data文件夹中 数据集类型： 完整的数据集：该数据集包含26,000,000个评分和270,000个用户将750,000个标签应用程序应用于45,000部电影。 包括在1,100个标签中具有1200万相关分数的标签基因组数据。 注意：我们将使用完整数据集为电影建立一个简单的建议。 小型数据集：该数据集包含100,000个评分和1,700个标签应用程序，这些应用程序由700位用户应用于9,000部电影。

MovieLens推荐模型。 MovieLens是一个2,000万收视率的数据集，涉及138 000多名用户的27 000部电影，更多信息请。 最先进的模型使用： RMSE为0.80的 RMSE为0.81的自动。 从出发，我们使用针对分类变量的实体嵌入来构建深度学习模型，该模型可实现与最新模型相当的RMSE为0.81 。 神经网络是在具有TensorFlow后端的Keras中实现的。 该代码在“ movienet.py”文件中，而培训在培训笔记本中。 实体嵌入的一大优点是，在训练过程中，我们可以计算电影和用户的嵌入空间。 因此，我们有不同的方法将电影推荐给用户： 我们评估网络并推荐收视率最高的电影。 但是，RMSE为0.81时，每个预测的平均误差为0.8星。 对于电影，我们查看嵌入空间中最近的邻居。 在这种情况下，我们使用带有的KNN索引。 有了足够的尺寸，我们希望这些嵌入能

movielens数据集（包含全部数据：10万、100万、1000万条评分数据）

数据集简介如下：（上传空间有限，这里我只传了一个最新的2016/1的数据集，如果有需要的话到官网下载吧http://grouplens.org/datasets/movielens/） MovieLens 100K Dataset Stable benchmark dataset. 100,000 ratings from 1000 users on 1700 movies. Released 4/1998. MovieLens 1M Dataset Stable benchmark dataset. 1 million ratings from 6000 users on 4000 movies. Released 2/2003. MovieLens 10M Dataset Stable benchmark dataset. 10 million ratings and 100,000 tag applications applied to 10,000 movies by 72,000 users. Released 1/2009. MovieLens 20M Dataset Stable benchmark dataset. 20 million ratings and 465,000 tag applications applied to 27,000 movies by 138,000 users. Released 4/2015. MovieLens Latest Datasets Small: 100,000 ratings and 6,100 tag applications applied to 10,000 movies by 700 users. Last updated 1/2016. Full: 22,000,000 ratings and 580,000 tag applications applied to 33,000 movies by 240,000 users. Last updated 1/2016. MovieLens Tag Genome Dataset 11 million computed tag-movie relevance scores from a pool of 1,100 tags applied to 10,000 movies.

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