gan处理自己的数据集_movielens数据集介绍及使用python简单处理

作者：喵喵爱编程 | 2024-06-24 11:20:37

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用gat算法应用在movielens数据集上

csdn原文blog.csdn.net

个性化推荐中，电影推荐研究时常使用movielens上的数据集。该网站的数据集主要分两部分，

一是用于推进最新研究进展的数据集。当前最新的是发布于2019年12月份的25M数据集。

二是用于高校、组织科研的数据集。该类数据集按其是否带有标签、时间先后、数据集大小分成6种数据集。

想当时（17年）那会学术论文常见的都是使用1M数据集（2003年发布的）以及10M数据集（2009年发布的），如果是做带标签标记的电影推荐一般是tag-genome数据集（2014年发布的）。数据集中的命名ml为movielens缩写。

每个数据集除了大致介绍外，其对应位置还有有一个readme文件，是该数据集的详细介绍。

1M数据集有rating.dat、movies.dat、users.data三份数据集。ratings是6040位用户对3900部电影的评分数据（共计1，000，209）。

rating.dat文件存放的是用户对电影的评分信息，改文件中每条记录形式：UserID::MovieID::Rating::Timestamp，即用户id、电影id、该用户对此电影的评分值、时间戳。

readme文档中介绍该文件中的每个用户至少都有20个评分（即每个用户至少对20部不同电影进行了打分）。但当时，我做的分析，好像并不像官方文档说的这样，并且，数据都有缺失部分。

users.dat文件存放的是用户的相关信息，包括性别、年龄、职业，该文件中每条记录形式：UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code。

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