MovieLens推荐系统 此仓库显示了一组Jupyter Notebook,展示了的各种电影推荐系统。 该数据集包含2000年加入MovieLens的6,040名MovieLens用户制作的约3,900部电影的1,000,209匿名评级。 以下是不同的笔记本: :加载和处理用户,电影和收视率数据,以准备将其输入到我的模型中。 :使用基于内容的协作过滤方法 :使用SVD方法 :使用深度学习方法 随附了相应的Medium博客文章,可在此处查看: 要求 或 依存关系 选择以下任何依赖项的最新版本: 执照 麻省理工学院。 有关版权声明,请参阅LICENSE文件。