MovieLens 第3页

[推荐系统]基于个性化推荐系统研究与实现（1）

3.3电影（MovieLens）数据集数据分析一、搜索引擎与推荐系统从信息获取的角度来看，搜索和推荐是用户获取信息的两种主要手段。无论在互联网上，还是在线下的场景里，搜索和推荐这

强heaven·2021-10-03 13:57

基于用户的协同过滤推荐笔记（附源代码）

基于用户的协同过滤算法1.数据使用movielens-100k数据集中的u1.base文件作为实验集2.实验在demo1中建立用户-评分矩阵和项目-用户矩阵，根据项亮的《推荐系统实践》中建立倒排表，然后计算用户相似度

jiaoooooo·2021-08-22 19:53

基于用户的协同过滤推荐算法WEB版代码实现（包含输出用户-评分矩阵模型、用户间相似度、最近邻居、推荐结果、平均绝对误差MAE、查准率、召回率）

line511873822·2021-06-23 08:59

利用Python进行数据分析随笔记二（45）

tags:MovieLens1M数据集计算评分分歧*更新了书中淘汰的方法MovieLens1M数据集将常规分隔文件读入DataFrame【来源】首先看下数据集说明0.png文件中数据集是以”：：“作为分割的

33jubi·2021-06-20 11:25

DeepCTR-Torch 如何使用【案例（Criteo、Movielens）演示、特征(SparseFeat、DenseFeat、VarLenSparseFeat)参数含义】

文章目录安装DeepCTR-Torch的4个步骤step1：模型导入step2：简单的预处理step3：生成特征列step4：生成训练样本并训练模型分类：Criteo回归：Movielens多值输入：Movielens

gun_K·2021-06-17 16:50

基于项目的协同过滤推荐算法单机版代码实现（包含输出电影-用户评分矩阵模型、项目相似度、推荐结果、平均绝对误差MAE）

line511873822·2021-06-09 08:35

基于评分的协同过滤的python DEMO

'user_id','item_id','rating','timestamp']df=pd.read_csv('u.data',sep='\t',names=header)首先是导入我们的数据，基于movielens

FF_b0bf·2021-06-06 10:31

2009CTA-Collaborative filtering with temporal dynamics

）留意到这篇文章的主要原因：谷歌Rendle和本文作者在2020发布的OntheDifficultyofEvaluatingBaselinesAStudyonRecommenderSystems谈到在movielens

andyham·2021-05-21 12:54

DataFrames的使用方法

接下来我们将利用MovieLens数据集来介绍DataFrame的使用方法。检查数据Pandas中有许多用于获取

Datartisan数据工匠·2021-05-19 01:07

Movielens数据集+Canopy聚类+Kmeans聚类+协同过滤推荐+测评指标MAE 基于用户的协同过滤推荐算法聚类算法代码实现程序实现

Movielens数据集+Canopy聚类+Kmeans聚类+协同过滤推荐+测评指标MAE实现一、实现原理和步骤1、使用movielens数据集（943个用户，1682部电影，80000条评分数据）；2

line511873822·2021-04-20 09:19

个性化电影协同过滤推荐系统基于用户、项目、混合协同过滤推荐算法 movielens数据集 ml-latest-small数据集电影图片爬取

line511873822·2021-04-20 05:52

个性化电影、图书、音乐等推荐系统 Movielens数据集+WEB+Canopy聚类+Kmeans聚类+协同过滤推荐+测评指标MAE 基于用户的协同过滤推荐算法聚类算法代码实现程序实现

Movielens数据集+WEB+Canopy聚类+Kmeans聚类+协同过滤推荐+测评指标MAE实现一、实现原理和步骤1、使用movielens数据集（943个用户，1682部电影，80000条评分数据

line511873822·2021-04-15 08:46

Youngy_·2021-03-03 20:41

pyspark 特征工程

我们使用movielens的数据进行，oneHotEncoder、multiHotEncoder和Nu

卓寿杰_SoulJoy·2021-02-10 12:09

瞎搞一次C++推荐引擎实践之基于物品的协同过滤

首先，需要使用到movielens的数据集（这是网址），我选的ml-latest-small数据，由于对vector的使用还不是很熟练，总是会莫名其妙出现下标越界提示，程序最终没有调试成功（完整数据计算一次大概需要近

manelry·2021-01-03 21:02

【工具】Movielens数据集详细介绍

MovieLens数据集MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据，也包括电影元数据信息和用户属性信息。

桑桑在路上·2020-12-29 21:02

Movielens数据集详细介绍

MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据，也包括电影元数据信息和用户属性信息。

zwqsir·2020-09-17 08:37

MovieLens 思路

将数据文件读取到pandasDataFrame对象中,比如user.dat文件的格式为：UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code，通过pandas.read_table来实现importpandasaspdunames=['user_id','gender','age','occupation','zip']users=pd.read_table('E:/

23岁中单想学python·2020-09-17 06:21

代码+案例详解：使用Spark处理大数据最全指南（下）

所研究的数据集是Movielens（https://github.com/MLWhiz/spark_post），该数据集是一个稳定基准数据集。

BAO7988·2020-09-15 13:41

利用python进行数据分析Python报错IOError: [Errno 22] invalid mode ('r') or filename

使用pylab导入一个dat的数据时候，老是报错,[Errno22]invalidmode(‘r’)orfilename:‘C:\Users\lc\Desktop\movielens\ratings.dat

搞统计的菜鸡·2020-09-13 06:30

基于电影评分和用户属性的协同过滤混合推荐算法实现（附源代码）

linge511873822·2020-09-12 11:15

基于自编码器的协同过滤（论文翻译）

通过实验验证，AutoRec的简洁而有效的可训练模型在Movielens和Netflix数据集上的表现要胜过当前最先进的协同过滤算法（如偏置矩阵分解，限制玻尔兹曼机协同过滤RBM，局部低秩矩阵逼近算法LLORMA

vjgghkh·2020-09-11 22:51

python数据科学（七）：实例——MovieLens 电影数据分析

MovieLens电影一百万个数据分析数据科学（七）数据集功能代码数据集数据集下载链接功能数据读取、查看.dot使用read_table函数数据合并merge统计电影平均得分统计活跃电影活跃含义：获得评分的次数越多说明电影越活跃女生最喜欢的电影排行榜男生最喜欢的电影排行榜男女生评分差距最大的电影

'仰望星空,脚踏实地'-菱·2020-09-11 11:14

python电影评分数据分析

今天来试一个数据表连接及数据分析的小应用，步骤如下：1、下载数据2、数据解读3、数据分析4、总结一、下载数据下载地址：https://grouplens.org/datasets/movielens/下载内容

zwy_0309·2020-08-31 18:17

用户行为分析(SQL)

数据集的组织形式和MovieLens-20M类似，即数据集的每一行表示一条用户行为，由

LIUZY615·2020-08-25 17:43

Madname·2020-08-24 20:10

推荐系统：通过surprise近邻查找相似用户和相似项目

实现结果：1、找到和用户A相似的N个用户2、找到和项目A相似的N个项目数据下载（1MB）：https://grouplens.org/datasets/movielens/数据格式：data/ratings.csvuserId

彭世瑜·2020-08-24 19:26

Rating Prediction——评分预测小结

注：1.数据集合来源自MovieLens2.末尾附上源代码一、Introduction现在，各大网络购物平台的购物都会有评分机制，商家要给用户推荐其满意的商品，就需要了解用户的行为，基于用户行为进行分析

David-Kuper·2020-08-24 18:34

Mahout实例（UserCF,ItermCF,SlopOne）

kyrin_云中鹤·2020-08-24 12:00

python小组学习安排表 04.23-05.13

杨昭什么是集体智慧什么是机器学习机器学习的局限真实生活中的例子学习型算法的其他用途第2章提供推荐4月29王旭协作型过滤搜集偏好寻找相近的用户推荐物品匹配商品构建一个基于del.icio.us的链接推荐系统基于物品的过滤使用MovieLens

涉世之初·2020-08-24 01:54

【集体智慧编程学习笔记】推荐系统构建

核动力蜗牛Killua·2020-08-22 01:03

spark基于ALS的协同过虑实例

1、数据集准备：到http://grouplens.org/datasets/movielens/下载电影评分数据，查看一下README里面有对数据集的介绍。

iteye_12877·2020-08-21 14:21

2.6数据-paddlepaddle数据集movielens

Movielens1-M数据集Movielens1-M数据集是由GroupLensResearch采集的6000个用户对4000个电影的的100万个评级。

jj_千寻·2020-08-19 02:32

RS实战2——LFM算法实践（基于movielens数据集）

文章目录1.movielens数据集介绍1.1数据格式1.2稀疏度2.工具函数书写2.1get_item_info2.2get_ave_score2.3get_train_data3.LFM模型3.1模型初始化

GOD_Dian·2020-08-16 14:06

python科学数据包-初识pandas

文章目录1.pandas课程介绍2.ipython开发环境搭建3.numpy简介4.pandas快速入门（一）pandas快速入门（二）pandas快速入门（三）7.实例：MovieLens电影数据分析

这里交给我，你们先走·2020-08-15 17:43

第三篇：一个Spark推荐系统引擎的实现

前言经过2节对MovieLens数据集的学习，想必读者对MovieLens数据集认识的不错了；同时也顺带回顾了些Spark编程技巧，Python数据分析技巧。

weixin_33806300·2020-08-14 01:18

使用pandas导入csv文件到MySQL

例子是导入movielens的rating数据，如下：1.创建表格CREATETABLEratings(idBIGINTNOTNULLAUTO_INCREMENT,userIdBIGINTNOTNULL

superXX07·2020-08-13 20:41

基于tensorflow的隐语义推荐系统

使用Tensorflow构造隐语义模型的推荐系统3900个电影6,040个用户数据简介:http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-1m-README.txt

小智rando·2020-08-13 17:18

使用tensorflow构建基础电影推荐系统

使用jupyter可以方便调试第一步：收集数据https://grouplens.org/datasets/movielens/第二步准备数据importpandasaspdimportnumpyasnpimporttensorflowastfratings_df

周末饺子配啤酒·2020-08-13 16:17

使用tensorflow构建电影推荐系统

1、搜集数据集https://grouplens.org/datasets/movielens/2、准备数据importpandasaspdimportnumpyasnpimporttensorflowastfratings_df

开开_王子·2020-08-13 15:33

机器学习基础（二十七）—— 数据集的使用

1.ORL人脸库（1）每幅人脸：112*92=10304个像素（2）40*10，40人，每人10张应用场景：（1）SVM多类别人脸识别（先使用PCA进行降维）2.MovieLens100k：ml-100k

Inside_Zhang·2020-08-12 14:40

SparkLearning_Day1

MovieLens数据集Movielens数据集内主要文件有三个：1.u.user介绍用户的信息2.u.item介绍电影元数据3.u.data介绍用户对电影的评分数据1.u.user的主要字段有：用户ID

诺亚废船·2020-08-12 11:12

协同过滤推荐 -- 基于行为相似的召回

soullines·2020-08-10 21:36

Python处理表格数据

1.读取表格importpandasaspdnew_data=pd.read_csv('/Users/ymhzb1994/Desktop/movie/movielens.csv'

不想编程的小杨·2020-08-09 01:57

躺着中枪ing·2020-08-08 16:40

基于用户的协同过滤的电影推荐算法(tensorflow)

数据集：https://grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small协同过滤算法理论基础https://blog.csdn.net/u012995888

dengdouweng1282·2020-08-07 23:32

movielens处理代码

这一篇博客主要记录自己的代码是如何对movielens数据集进行处理的，想要达到的目的很简单，就是得到一个txt文件，形式如下：第一列为user，第二列为item，第三列为rating。

wzw&weiye·2020-08-03 21:17

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