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MovieLens
用
MovieLens
数据集做推荐（Python推荐系统二）
思路：下载
MovieLens
的数据集，对数据集进行函数定义，定义各数据列的名称，根据上一篇Python写出简单的推荐系统（一）文中的recommendations.py的用户相似度进行推荐。
Susie_小枫
·
2020-08-03 19:00
推荐系统
数据挖掘-
MovieLens
数据集_电影推荐_亲和性分析_Aprioro算法
CreatedonTueFeb714:38:332017电影推荐分析:使用亲和性分析方法基于Apriori算法推荐电影@author:yingzhang"""#读取数据集:http://grouplens.org/datasets/
movielens
zhangyingchengqi
·
2020-08-03 12:14
大数据
数据挖掘
基于R语言构建的电影评分预测模型
recommenderlab包，reshape包（数据处理）2.获取数据：大家可以在明尼苏达州大学的社会化计算研究中心官网上面下载这些免费数据集，网站链接为http://grouplens.org/datasets/
movielens
王亨
·
2020-08-03 08:55
R语言
推荐系统
数据挖掘
R语言
推荐系统学习之近邻算法推荐10个电影
推荐系统学习之近邻算法推荐10个电影实验环境：surprise（surprise地址）+python2.7实现思路如下图：代码如下：#coding:utf-8设置编码'''使用
MovieLens
的数据，
JustInToday
·
2020-08-03 05:57
机器学习
kafka+spark streaming代码实例(pyspark+python)
kafka-server-start.sh-daemonconfig/server.properties3.启动spark：sbin/start-all.sh数据来源：http://files.grouplens.org/datasets/
movielens
lxb1022
·
2020-07-30 15:58
kafka+spark
streaming
推荐算法--基于物品协同过滤算法实现（python: Item-CF）
1.背景本次测试基于
MovieLens
数据集实现的基于物品的协同过滤，目前只是在小样本上实现，主要问题是计算太耗内存，后期代码继续优化与完善。数据集说明：movies.dat中数据是用户对电影的评分。
Catherine_In_Data
·
2020-07-29 03:45
推荐系统
Python电影数据分析
数据说明：
MovieLens
数据集，它包含来自于943个用户以及精选的1682部电影的100K个电影打分。
weixin_33713707
·
2020-07-28 17:19
python
人工智能
推荐算法——Surprise
Surprise入门使用官网：https://yiyibooks.cn/sorakunnn/surprisesurprise-v1.0.5/surprise-v1.0.5/index.html1.使用
movielens
qq_41386300
·
2020-07-28 08:53
推荐算法
从IMDB上爬取
MovieLens
数据集中的详细电影信息
文章目录数据集HTML页面分析爬虫代码运行时间百度网盘链接数据集数据集是
MovieLens
提供的ml-latest-smallhttps://grouplens.org/datasets/
movielens
hhmy77
·
2020-07-27 23:10
Python
爬虫
python
基于卷积神经网络CNN的电影推荐系统
本项目使用文本卷积神经网络，并使用
MovieLens
数据集完成电影推荐的任务。
aliexie2869
·
2020-07-27 18:06
人工智能
数据结构与算法
数据库
用mahout构建单机推荐引擎（一）
MahoutinAction第一部分RecommendSystem根据书上的例子自己写一个推荐引擎，首先时数据，数据用的是书上推荐的GroupLens的数据http://grouplens.org/datasets/
movielens
HelpMe1991
·
2020-07-27 15:20
pandas实例——
MovieLens
电影数据实战分析
在上一篇文章中我介绍了pandas的基本用法，今天我就用pandas实战操作，大家可以一起感受一下数据分析是如何从一堆数字中找到有价值的信息的。下面我也附上了代码，我强烈推荐大家将数据下载下来，亲自去实践敲一遍，我相信收获会更多。废话不多说！HEREWEGO!!!一、数据集介绍我采用的数据是来自MovieLen的电影数据集(https://grouplens.org/datasets/moviel
程序熊的养蚯路
·
2020-07-16 06:12
采用KNN算法实现一个简单的推荐系统
1.基于相似用户的KNN选用公式如下：2.基于相似物品的KNN要求：1.纯PYTHON代码实现2.利用SKLEARN开发包实验实验要求：1.数据集:
Movielens
1M,
Movielens
100k2.
weixin_34378045
·
2020-07-15 05:35
基于Python Spark的推荐系统
MovieLens
数据集
MovieLens
数据集收集了大量用户对不同电影的评分，详情见数据集官网http://grouplens.org/datasets/
movielens
。
SanFanCSgo
·
2020-07-13 19:03
Spark
Python
机器学习与大数据实践
Python基础练习之基于pandas的数据分析与统计
基于pandas的统计分析实例数据集下载地址:https://github.com/wesm/pydata-book/tree/2nd-edition/datasets/
movielens
电影评分数据的统计分析及可视化
或无言
·
2020-07-08 02:59
Python
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'order'
rating_std_by_title.ix[active_titles]根据值对seris进行降序排序，结果报了一个错误Traceback(mostrecentcalllast):File"E:/PythonDataAnalysis/
MovieLens
1M
qq_39662852
·
2020-07-08 00:00
Python教程
Movielens
/IMDB电影数据分析(一)
背景项目简介此数据集包含来自
MovieLens
电影推荐服务的5星评分和文本标记数据和来自IMDB1950-2012年IMDBTOP10000排行榜数据。
石山下
·
2020-07-05 08:02
实践过程
SparkMLlib ALS算法
本次试验使用
movieLens
数据集的一千万行评分数据进行训练和预测，每个用户取预测评分最高的Top10存入HBase，代码如下：#!
sheetakiki
·
2020-07-05 06:15
推荐系统之电影推荐（1）
构建一个基于项目相似度的推荐系统，使用到
Movielens
数据集，中的较小的数据集（
MovieLens
100KDataset），其中用到的是u.data文件。
jsq916
·
2020-07-04 20:55
python3
python 实现协同过滤推荐算法
测试数据http://grouplens.org/datasets/
movielens
/#!
左手121
·
2020-07-02 16:24
机器学习算法
Spark中组件Mllib的学习10之修改
MovieLens
来对movieLen中的100k数据进行预测
更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning1解释数据下载：http://files.grouplens.org/datasets/
movielens
/
KeepLearningBigData
·
2020-07-01 18:45
MLlib
python3实现推荐算法
我们将使用
MovieLens
数据集，它是在实现和测试推荐引擎时所使用的最常见的数据集之一，包含来自943个用户以及精选的1682部电影的评分。
静月疏影
·
2020-07-01 04:07
随笔记
一个关于hive的官网示例
ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\t'STOREDASTEXTFILE;下载数据#wgethttp://files.grouplens.org/datasets/
movielens
tonyemail_st
·
2020-07-01 01:34
basic MF矩阵分解
评分预测场景主要用于评价网站，比如用户给自己看过的电影评多少分（
MovieLens
），或者用户给自己看过的书籍评价多少分（Douban）。其中矩阵分解技术主要应用于该场景。
I am stupid
·
2020-06-30 16:02
Python图书之《利用Python进行数据分析》
1第1章准备工作5本书主要内容5为什么要使用Python进行数据分析6重要的Python库7安装和设置10社区和研讨会16使用本书16致谢18第2章引言20来自bit.ly的1.usa.gov数据21
MovieLens
1M
zenobia119
·
2020-06-30 12:33
Python
Python实现推荐系统
我们将使用
MovieLens
数据集，它是在实现和测试推荐引擎时所使用的最常见的数据集之一，包含来自943个用户以及精选的1682部电影的评分。
Guolz
·
2020-06-30 06:07
基于Spark 的电影推荐系统
系统流程图如图所示：图1基于大数据的电影推荐系统流程图首先在网上下载推荐引擎数据集
MovieLens
，保存在Hbase中，在Hbase数据库中包含了用户表（604
xiaohuanglv
·
2020-06-30 00:10
学习记录——推荐系统实践 2.3
MovieLens
数据集的训练练习
学习记录——推荐系统实践2.3
MovieLens
数据集的训练练习数据集数据的预处理评测指标预测准确度（TOPN推荐）覆盖率（简单的覆盖率定义）新颖度兴趣相似度的计算基础算法Jaccard算法余弦相似度推荐算法进阶
x_begger
·
2020-06-29 23:35
推荐系统案例
协同过滤3.结合基线算法baseline的item协同过滤算法4.item协同过滤(topK+baseline)电影数据集地址：http://files.grouplens.org/datasets/
movielens
woloqun
·
2020-06-29 20:23
算法
python
Hive | 基于Python预处理、用Hive对
movielens
数据集进行分析
数据集来源：http://files.grouplens.org/datasets/
movielens
/当然，下面的分析内容如果用spark，一句就搞定了。
pomelorange
·
2020-06-29 18:19
Hadoop系列
第二篇：使用Spark对
MovieLens
的特征进行提取
前言在对数据进行了初步探索后，想必读者对
MovieLens
数据集有了感性认识。而在数据挖掘/推荐引擎运行前，往往需要对数据预处理。预处理的重要性不言而喻，甚至比数据挖掘/推荐系统本身还重要。
weixin_34272308
·
2020-06-28 15:05
3.pandas-电影数据分析
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>#encoding:utf8importpandasaspd'''数据来源https://grouplens.org/datasets/
movielens
weixin_34054866
·
2020-06-28 10:24
数据挖掘-
MovieLens
数据集_电影推荐_亲和性分析_Aprioro算法
CreatedonTueFeb714:38:332017电影推荐分析:使用亲和性分析方法基于Apriori算法推荐电影@author:yingzhang"""#读取数据集:http://grouplens.org/datasets/
movielens
weixin_33955681
·
2020-06-28 08:27
pandas数据处理case之电影数据
数据路径：data/ch02/
movielens
/movies.dat数据截图：movie.png一.将数据load进内存importpandasaspdfrompandasimportDataFrame
散漫二丫
·
2020-06-27 12:55
具体智慧编程第二章的loadmovieLens函数
defloadMovieLens(path='/data/
movielens
'):movies={}forlineinopen(path+'/movie.dat',encoding='utf-8')(id
伶仃洋
·
2020-06-27 08:21
测试
Movielens
/IMDB电影数据分析(三)
接着上一篇文章的内容。本文主要进行数据清洗：电影时长不是数值，而是字符串电影流派不是原子数据，很难提取特定的流派做分析。上映年份格式修正投票数修正为整型本来以为自己爬取的数据存在两个瑕疵，但是在实际应用中发现，还有一个巨大的瑕疵：desecribe的时候，发现Votes一列不能被describe。进行info查看信息的时候，发现Votes是一组对象，不为整型。使用int()函数强制转换的时候，出现
石山下
·
2020-06-25 22:31
实践过程
机器学习工程师 — Udacity 电影评分的 k 均值聚类
我们将使用的数据来自精彩的
MovieLens
用户评分数据集。我们稍后将在notebook中查看每个电影评分，先看看不同类型之间的评分比较情况。数据集概述该数据集有两个文件。
阳阳yyx
·
2020-06-25 04:53
机器学习项目
数据分析
sklearn
nifi探索之写入数据库
每条数据对应数据库中的一条记录整体流程下面将依次详细说明每个核心processor的配置以及完成的功能GetFile:读取文本文件中的内容，这个文件是http://files.grouplens.org/datasets/
movielens
快乐的小画家
·
2020-06-24 22:10
几个数据分析的小实例（《使用python进行数据分析》）
数据分析小实例
MovieLens
1M数据集测量评价分歧美国1880~2010年婴儿名字分析名字趋势计量命名多样性的增加“最后一个字母”革命男孩的名字变成女孩的名字（以及反向）2012年美国联邦选举委员会数据库按职业和雇主的捐献统计捐赠金额分桶按州进行捐赠统计小实例内容来自
pnd237
·
2020-06-24 20:38
ClickHouse（二）-导入数据
导入数据准备数据http://files.grouplens.org/datasets/
movielens
/movieslens数据集，ratings.csv26024314条数据上手链接clickhousedockerexec-itch-server
小山丘
·
2020-06-23 12:52
Clickhouse
推荐系统实战(一)--movieslens数据集简介
1、数据集简介
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。这个数据集经常用来做推荐系统，机器学习算法的测试数据集。
文哥的学习日记
·
2020-06-22 20:43
推荐系统公平性之流行度偏差（fairness in recommender systems -- popularity bias）
下图是（
Movielens
1M）数据集中物品的评分情况。图的横坐标表示不同物品，纵坐标表示物品的评分次数。
cqu_shuai
·
2020-06-22 17:38
推荐系统的公平性
简易推荐算法
发展背景：推荐算法的研究起源于20世纪90年代，由美国明尼苏达大学GroupLens研究小组最先开始研究，他们想要制作一个名为
Movielens
的电影推荐系统，从而实现对用户进行电影的个性化推荐。
ZPeng_Yan
·
2020-06-22 09:47
算法
python
MATLAB 统计数据并画出统计直方图
统计FilmTrust（0.5-4.0分）、CiaoDVD（1-5分）、
MovieLens
（1-5分）等rating数据集分值的分布：以统计FilmTrust（0.5-4.0分）为例：MATLAB代码如下
weixin_30731287
·
2020-06-21 10:44
大数据 Spark ：利用电影观看记录数据，进行电影推荐 | 原力计划
作者|lomtom责编|王晓曼出品|CSDN博客准备1、任务描述在推荐领域有一个著名的开放测试集，下载链接是：http://grouplens.org/datasets/
movielens
/，该测试集包含三个文件
CSDN云计算
·
2020-06-20 20:53
Logstash 安装与测试数据导入
一、相关连接下载最
MovieLens
最小测试数据集：https://grouplens.org/datasets/
movielens
/Logstash下载：https://www.elastic.co/
滴流乱转的小胖子
·
2020-06-19 22:25
推荐算法的介绍+简单例子
发展背景：推荐算法的研究起源于20世纪90年代，由美国明尼苏达大学GroupLens研究小组最先开始研究，他们想要制作一个名为
Movielens
的电影推荐系统，从而实现对用户进行电影的个性化推荐。
lql_小白
·
2020-05-12 16:23
推荐算法
python
python
推荐系统
协同过滤算法（UserCF + ItemCF）
数据准备本实验采用的数据集来自于
MovieLens
。基本原理本实验将分别采用UserCF算法和ItemCF算法，目的是为了给用户推荐电影，而不是预测用户会给某部电影打多少分。
MapleMeowMeow
·
2020-03-27 05:49
提供推荐（集体智慧） —— 使用
MovieLens
数据为用户推荐电影（Python）
0x00下载
MovieLens
数据1）从网站http://grouplens.org/datasets/
movielens
/下载数据2）u.item文件包含两列数据，为电影id和电影名称的对应关系；u.data
_简书
·
2020-03-24 02:51
spark 机器学习随机代码笔记
数据下载地址http://files.grouplens.org/datasets/
movielens
/ml-100k.zip安装ipython如果你使用的是python3.3以下的版本按以下方式安装ipython
A伙伴活动
·
2020-03-22 23:25
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