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  1. mahout 测试数据包含movies.dat, ratings.dat， users.dat 和 README

  2. Mahout实践指南中的例子，有关推荐引擎的测试数据，包含movies.dat, ratings.dat， users.dat 和 README

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-07-17
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：u013147600

  1. MovieLens 1m数据集包含数据库设计和属性详解

  2. 部分详解，还包括数据库设计 一、使用 GroupLens_MovieLens数据集，该数据集囊括了10几年的电影评分数据 1. 概述 该数据集包含2000年起，6040个用户对大概3900部电影的1000209条评分数据。该数据集项目1992年开始就被使用在研究协同过滤和改进的协同过滤上。 二、 该数据集包含三个文件：movies.dat ratings.dat user.dat 1. Movies.dat : a. 包含数据：MovieID，Title，Genres b. Genres ：流

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-03
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：zdxxinlang

  1. MovieLens 100k数据集包含数据库设计和属性详解

  2. 部分详解，还包括数据库设计 一、使用 GroupLens_MovieLens数据集，该数据集囊括了10几年的电影评分数据 1. 概述 该数据集包含2000年起，6040个用户对大概3900部电影的1000209条评分数据。该数据集项目1992年开始就被使用在研究协同过滤和改进的协同过滤上。 二、 该数据集包含三个文件：movies.dat ratings.dat user.dat 1. Movies.dat : a. 包含数据：MovieID，Title，Genres b. Genres ：流

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-03
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：zdxxinlang

  1. Spark统计电影评分数据:movies.dat,retings.dat,users.dat

  2. Spark统计电影评分数据:movies.dat,retings.dat,users.dat

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-08-31
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：lhn1234321

  1. hadoop学习假数据

  2. hadoop学习的假数据，movies.dat、ratings.dat、users.dat

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2019-01-22
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：xuanyuanjiaqi

  1. movies.dat ratings.dat users.dat

  2. 来自6000用户对4000多部电影的超100万条评论数据 MovieLens 1M Dataset Stable benchmark dataset. 1 million ratings from 6000 users on 4000 movies. Released 2/2003.

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2019-04-19
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：qq317968200

  1. movies.dat

  2. 1m movie 数据集

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-05
    • 文件大小：167kb
    • 提供者：u010076574

  1. recommendation_engines-源码

  2. 推荐引擎 描述 recommendation_engines作品与MovieTweetings数据，以提供用户与电影推荐。 我们探讨了三种类型的推荐系统：基于知识的协作过滤和基于内容的推荐系统： 基于知识 使用有关符合用户规范的项目的知识来推荐项目。 协同过滤 基于使用用户项目交互的协作。 基于内容 使用有关项目的信息来查找项目相似性。 通常相似之处与项目描述或目的有关。 依存关系 crash_response_pipelines需要： NumPy 大熊猫 进度条 资料夹说明 包含原始

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：weixin_42136826

  1. python基于物品协同过滤算法实现代码

  2. 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。数据格式：UserID::MovieID::Rating::Timestamp。 代码 import pandas as pd import numpy as np import math import os import time import datetime os.chdir(r'f:\zxx

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：weixin_38737635