Netflix评级:使用现有数据预测新电影的评级 源码
Netflix评级 要求: 要运行此项目,您需要Python 3.x和以下python软件包: 脾气暴躁的 西皮 CSV 大熊猫 资料集: 培训数据集包含功能/属性的100万笔交易/记录(用户-电影对): <影片ID,客户ID,评级,推荐日期>作为您的培训集以及 <电影ID,发布日期的电影名称>的另一个数据集。 观察与结论: 由于评分是1-5,并且仅在我们将新生成的预测用于其他功能(如电影评分的推荐和标准化)时才可以使用整数,因此这两种方法的结果非常相似。 但是,由于我们拥有的训练集非常稀疏,因此频谱聚类方法的效果相对较差。 有一种情况,在某个群集c中,没有人给电影j评
文件列表
Netflix-rating-master.zip
(预估有个7文件)
Netflix-rating-master
README.md
2KB
matrix
ChuyuanQu_preds_matrix.txt
1.4MB
matrixcom.py
2KB
ReadMe for MatCom
2KB
clustering
clustering.py
3KB
ReadMe For Clustering
2KB
ChuyuanQu_preds_clustering.txt
1.28MB
暂无评论