引荐零碎–MovieLen数据集

MovieLen数据集小说题材m/”>瀑布题材视频题材是由 项目中组制作的地下数据集。Move学生题材ieLen数据集可以说是引荐零碎范畴最为经典中的经典的数据集之一，其位置相似盘算机视觉范畴里的MNIST数据集。

MovieLen一系列数据集的统称。依据创立工夫、数据集巨细等区分为及小说题材一个子数据集。比如：

以 MovieLen1MData四季题材set为例进行分析。

先，下载 MovieLen1MDataset后得到紧缩包 ml-1m.zip对其停止接下后可以得到四个文件：

• movies.dat
• ratings.dat
• user.dat
• REA DME

REA DME文件中描述了数据集的有关相关信息，有兴趣的同窗也可以自行查阅。次要关注更多此外三个文件的其他内容和格式。

ratings.dat文件外面的其他内容包括了每一个用户关于每一部学生题材电影的评分。翻开文件，也可以看到以下其他内容 仅展现一部分）

四季题材-pyth短片题材on">1::1193::5::9783007601::661::3::978302学生题材1091::914::3::9783019681::3408::4::9783002751::2355视频题材::5::9788242小说题材911::1197::3::9783022作文题材681::1287::5::9783020391::2804::5::978300719

其他内容的描绘花样为：Userid瀑布题材::MovieID::Rating::Timestamp

• UserID表现用户编号，规模从 16040
• MovieID表现影戏编号，规模从 13952
• R表现用户对电影的评级，规模是15都是整数
• Timestamp表现工夫戳，以秒为单位

留意每一用户至多会对 20部影戏停止评级。

users.data描绘了用户的相关信息。展现文件的局部行。

1::F::1::10::480672::M::56::16::700723::M::25::15::551174::M::45::7::024605::M::25::20::554556::F::50::9::551177::M::35::1::068108::M::25::12::11413

其他内容的描绘花样为：UserID::Gender::A ge::Occupation::Zip-code

• UserID表现用户编号，规模从 16040

• Gender\’M代表男性，\’F代表女性

• A ge表现用户年事

  • 118岁以下
  • 1818~24岁
  • 2525~34岁
  • 3535~44岁
  • 4545~49岁
  • 5050~55岁
  • 5656岁以上

• Occupat表现用户的职业

  • 0其他或许未指定
  • 1学者/和教育行业
  • 2艺术家
  • 3服务员/行政职员
  • 4大学生/研讨生
  • 5效劳业
  • 6医疗医护业
  • 7中执行官/治理者
  • 8农民们
  • 9家庭家庭主妇
  • 10中小学生
  • 11状师
  • 12顺序员
  • 13退休职员
  • 14的销售职员/市场职员
  • 15迷信家
  • 16完全自主再创业
  • 17手艺职员/工程师
  • 18大商人/手工任务者
  • 19失去工作
  • 20作家

• Zip-dod表现用户所在地的邮政编码

movies.dat文件中描述了影戏的详尽相关信息，展现局部其他内容。

1::ToiStori1995::A n影视题材imation|Children\'s|Comedi2::Jumanji1995::A dventure|Children\'s|Fantasi3::GrumpiOldMen1995::Comedy|Rom4::WaittoExhale1995::Comedy|Drama5::FathoftheBridePartII1995::Comedi6::Heat1995::A ction|Crime|Thril7::Sab四季题材rina1995::Comedy|Rom8::Tom影视题材eyword">andHuck1995::A dventure|Children\'

其他内容的描绘花样为：MovieID::Title::Genr短片题材es

• MovieID表现影戏编号，规模从 13952
• Titl表现影戏称号，由IMDB提供更多，且包罗刊行年份
• Genr表现影戏题材，多种题材之间用 |离隔，共包括以下题材
  • A ction
  • A dventure
  • A nimation
  • Childrens
  • Comedy
  • Crime
  • Documentary
  • Drama
  • Fantasy
  • Film-Noir
  • Horror
  • Musical
  • Mystery
  • Romance
  • Sci-Fi
  • Thriller
  • WarWestern

运用 panda加载数据

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原文链接：https://blog.csdn.net/weixi作文题材n_42727538/article/details/124364700?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A %2522166856496116800186542727%2522%252C%2522scm%2522%253A %252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=166856496116800186542727&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-4-124364700-null-null.nonecase&utm_term=%E9%A 2%98%E6%9D%90

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