MovieLens 第5页

3.SparkSql-Spark-SQL之DataSet操作实战

数据集MovieLens1MDatasethttp://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-1m.zipusers.datUserID::Gender::

__元昊__·2020-03-08 03:07

代码演示：用Python进行数据分析——以MovieLens电影评分数据集为例

＃这是个即使没有编程或统计学基础的人都能在感官上了解python如何进行数据分析的演示教程，没有别的教程在介绍用python进行数据分析时用到的艰涩例子，请勇敢地点开～＃第一次录制编程过程，里边偶尔会传来合租的孩子的哭闹声，还有隔壁钻墙的声音，我给剪了。零基础自学python，难免会有疏忽，希望路过的大牛不吝赐教。另外，一边print代码一边讲话好分裂，有时候手会顾不上，下次会把键盘的声音敲好听些

sherryup·2020-02-08 11:07

利用 Pandas 来分析 MovieLens 数据集

为了展现Pandas的实用性，本文将利用Pandas来解决MovieLen数据集的一些问题。我们首先回顾下如何将数据集读进DataFrame中并将其合并：评价最多的25部电影上述代码的含义是先将DataFrame按电影标题分组，接下来利用size方法计算每组样本的个数，最后按降序方式输出前25条观测值。在SQL中，等价的代码为：SELECTtitle,count(1)FROMlensGROUPBY

Datartisan数据工匠·2020-02-08 01:44

数据分析案例--MovieLens 1M数据集

GroupLensResearch（http://www.grouplens.org/node/73）采集了一组从20世纪90年末到21世纪初由MovieLens用户提供的电影评分数据。

owolf·2020-02-02 17:43

sql mysql数据库导库 panda pymysql

读取文件ratings_names=['user_id','movie_id','ratings','rating_time']ratings=pd.read_table('/home/qjun/桌面/movielens

ham_731·2019-12-30 20:00

基于协同过滤的推荐引擎（实战部分）

数据集准备数据集使用上篇提到的Movielens电影评分数据里的ml-latest-small数据集，下载完成后有下面四个csv文件。

刘开心_8a6c·2019-12-29 10:09

基于surprise的两种推荐算法的实现

surprise文档:https://surprise.readthedocs.io/en/stable/getting_started.html数据集：movielens-100k数据集数据集下载地址

勇于自信·2019-12-24 04:46

使用Spark运行协同过滤推荐算法

数据集数据不难搞到，老师直接指定MovieLens数据集。MovieLens是一个含有1700万条电影评分数据

JimmieZhou·2019-12-22 22:00

UserCF原理及其实现

MoviesLens.之后行为结构,先介绍MoviesLens数据集,然后介绍基于用户的协同过滤UserCF算法原理,最后使用MoviesLens数据集实现一个简单的电影推荐系统.MoviesLens数据集MovieLens

七八音·2019-12-20 00:23

（转）个性化推荐的十大挑战之一：数据稀疏性问题

如果以用户和商品之间已有的选择关系占所有可能存在的选择关系的比例来衡量系统的稀疏性，那么我们平时研究最多的MovieLens数据集的稀疏度是4.5%，Netflix是1.2%，这些其实都是非常密的数据了

起个名字真的好难啊哈哈·2019-12-17 02:51

【推荐系统实践】基于用户的协同过滤算法（UserCF）的python实现

不可能打工·2019-12-16 04:37

Spark机器学习实战（三）电影评分数据处理与特征提取

使用的数据集依然是MovieLens100k数据集，平台为PythonSpark。

C就要毕业了·2019-11-28 08:23

Spark机器学习实战（二）电影评分数据获取与可视化

一个机器学习系统的主要步骤为：数据获取与存储=>数据清理与转换=>模型训练与测试回路=>模型部署与整合=>模型监控与反馈在这一部分中，我们做的就是机器学习的前两步，首先获取数据（数据来源为MovieLens

C就要毕业了·2019-11-28 02:45

基于surprise的两种推荐算法的实现

surprise文档:https://surprise.readthedocs.io/en/stable/getting_started.html数据集：movielens-100k数据集数据集下载地址

戮默。·2019-10-10 13:38

implicit 库

implicit库ml数据分析保存只使用了movielen数据集的两个文件，特征分别如下图保存数据提取函数和数据保存函数读取使用的是get_movielens()函数get_movielens()函数返回的值如下电影

hwang_zhic·2019-08-25 22:05

Logstash下载与安装

请下载与ElasticSearch相同的版本下载最MovieLens最小测试数据集：传送门编写logstash配置文件：input{file{path=>"/Users/A

安格斯·漆·2019-08-23 11:16

如何用Python来搭建一个简单的推荐系统

本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。

先荐·2019-08-07 14:56

如何用Python搭建一个简单的推荐系统？

本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。

编程只为·2019-08-06 21:49

如何用Python搭建一个简单的推荐系统？

本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。

先荐·2019-08-06 19:26

如何用Python搭建一个简单的推荐系统？

本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。

先荐·2019-08-06 00:00

协同过滤原理和python实现——基于movielens 100k数据集

文章内容和代码来自这篇博客：one-一个一、基于用户的协同过滤Pu,i用户u和电影iRv,i用户v对电影i的评分Su,v用户u和用户v的相似度可以看出，基于用户的协同过滤的思想：求出用户之间的相似度，具体到每部电影i的时候，遍历所有用户，相似度乘以用户对该电影的打分累加求和，并以用户相似度之和作为分母，得到用户u对电影i的喜好程度。二、基于物品的协同过滤Pu,i用户u和电影iSi,N电影i和电影N

蕾姆233·2019-08-01 14:12

利用movielens数据集实现基于物品的协同过滤推荐

文中的数据集来源于movielens的ml-100k，数据集包括，u.data、u.item、u.user。

幸运的Alina·2019-05-21 17:19

Kyrie_Irving·2019-05-16 16:35

利用 Python 分析 MovieLens 1M 数据集

1数据集简介MovieLens数据集是一个关于电影评分的数据集，里面包含了从IMDB,TheMovieDataBase上面得到的用户对电影的评分信息，详细请看下面的介绍。

JavaEdge·2019-05-09 16:31

基于python和TensorFlow的电影推荐系统——慕课课程

第一步：数据准备打开网址https://grouplens.org/datasets/movielens/,找到下图所示数据集进行下载解压。

江南小帅瓜hyf·2019-05-09 10:26

MovieLens数据集地址

地址：http://files.grouplens.org/datasets/movielens/官网：https://grouplens.org/datasets/movielens/

Constantdropping·2019-04-25 15:38

深度学习笔记之五——tensorflow的多值离散值特征的embedding

单值回到题目，对于一般情形下的离散特征，我称之为单值离散值特征，如下：（数据来自movielens）这种状况下的embedding十分简单

落在地上的乐乐·2019-04-24 17:53

Spark机器学习实战（三）电影评分数据处理与特征提取

使用的数据集依然是MovieLens100k数据集，平台为PythonSpark。

学霸很烦恼·2019-04-01 15:16

NLP第10课：动手实战基于 CNN 的电影推荐系统

本文从深度学习卷积神经网络入手，基于Github的开源项目来完成MovieLens数据集的电影推荐系统。什么是推荐系统呢？什么是推荐系统呢？首先我们来看看几个常见的推荐场景。

Element静婷·2019-03-27 18:55

CTR预估论文实践(四)--Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction

1.数据集数据集地址：MovieLens本文使用的数据是movielens-100k，数据包括u.item，u.user，ua.base及ua.test，u.item包括的数据格式为：movieid|movietitle

dby_freedom·2019-03-15 10:03

CTR预估论文实践(四)--Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction

1.数据集数据集地址：MovieLens本文使用的数据是movielens-100k，数据包括u.item，u.user，ua.base及ua.test，u.item包括的数据格式为：movieid|movietitle

dby_freedom·2019-03-15 10:03

使用python处理Movielens数据集

注意点：由于电影id最大编号过大，为节省内存空间，使用movies中movieId相对应的index构建rating遍历函数iterrows()的使用:iterrows()是在数据框中的行进行迭代的一个生成器，它返回每行的索引及一个包含行本身的对象forindex,rowindataframe.iterrows():代码：importnumpyasnpimportpandasaspdratings

allold·2019-03-04 11:11

项目实战----基于协同过滤的电影推荐系统

文章目录一、数据整理二、观察用户-电影矩阵三、协同过滤推荐3.1、基于电影的协同过滤3.2、基于用户的协同过滤推荐网页版—点击这里一、数据整理数据及介绍MovieLens是推荐系统常用的数据集MovieLens

sakura小樱·2019-03-01 15:16

算法工程师修仙之路：推荐系统实践（四）

第二章利用用户行为数据实验设计和算法评测数据集采用GroupLens提供的MovieLens数据集介绍和评测各种算法。MovieLens数据集有3个不同的版本，选用中等大小的数据集。

fangzhan1109·2019-02-12 22:51

python实现基于物品的隐式协同过滤，使用movielens数据集测试

#在distance里我们使用的主要是基于用户的协同过滤，但是这样存在两个主要的问题#1.扩展性问题，随着用户量变多计算量也会增长，当上百万用户时扩展性就会成为一个问题#2.稀疏性，稀疏性，例如网上有上百万本书，用户评价过的只占一小部分，所以可能找不到最近邻居#因此，可以使用基于物品的过滤#调整余弦分布减去了用户的平均评分#consine(item1,item2)=用户对item1，item2的乘

王负剑！王负剑！·2018-12-27 13:44

在MovieLens 1M数据集上使用深度学习进行评分预测

在MovieLens1M数据集上使用深度学习进行评分预测本文中的代码只是部分代码，完整项目代码下载地址：https://github.com/chuqidecha/movie_recommenderMovieLen1M

初沏的茶·2018-12-02 23:34

在MovieLens 1M数据集上使用深度学习进行评分预测

在MovieLens1M数据集上使用深度学习进行评分预测本文中的代码只是部分代码，完整项目代码下载地址：https://github.com/chuqidecha/movie_recommenderMovieLen1M

初沏的茶·2018-12-02 23:34

MovieLens推荐系统数据集官方文档+解释

参见和下载地址：https://grouplens.org/datasets/movielens/MovieLensGroupLensResearch已从MovieLens网站（http://movielens.org

uuummmmiiii·2018-11-12 23:13

Apache Gremlin电影推荐图数据

目的利用MovieLens提供的电影数据集，图数据库Neo4j以及图遍历语言Gremlin搭建一个电影推荐引擎。

娃娃学软件·2018-11-02 22:21

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sql mysql数据库导库 panda pymysql

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