使用MovieLens数据集构建一个简易的电影推荐系统：从数据预处理到模型实现的完整指南_movielens csv数据集

作者：运维做开发 | 2024-06-24 10:51:58

踩

movielens csv数据集

第一部分：介绍和数据预处理

1. 介绍

在当前的数字时代，推荐系统无处不在，从音乐到购物，从新闻到电影。对于电影爱好者，找到一个值得观看的好电影可能并不容易，尤其是在有成千上万部电影可供选择的时候。这正是电影推荐系统发挥作用的地方。在本指南中，我们将使用MovieLens数据集来构建一个简易的电影推荐系统。

2. MovieLens数据集简介

MovieLens数据集是由明尼苏达大学的GroupLens研究实验室发布的，它包含了多年来由用户为电影提供的评分数据。这个数据集非常适合入门推荐系统的研究。

3. 数据预处理

首先，我们需要从GroupLens网站下载MovieLens数据集。为了简单起见，我们这里使用其较小的版本：ml-latest-small。

步骤1：导入必要的库

import pandas as pd
1

步骤2：读取数据

movies = pd.read_csv('movies.csv'

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/运维做开发/article/detail/752538