MovieLens 1M 的数据集真的挺经典的，适合想研究推荐系统又不想从零开始搞数据的朋友。数据量刚好——100 万条评分记录，够你跑模型也不会让电脑冒烟。用户信息、电影信息全都有，拿来练手协同过滤再合适不过了。

里面的评分跨度从 1995 年到 2009 年，跨度长、内容全，做冷启动、做时间滑窗实验都挺方便。你可以试试用户协同过滤，比如找出跟你口味相似的影迷，看他们都在看啥，再给你推荐类似的。

物品协同过滤也蛮有意思。你喜欢某部片子，就找相似风格的电影继续推给你。像计算余弦相似度、Jaccard 系数这些，在这个数据集上跑起来都挺顺畅。

要是你想玩点高阶的，也可以上矩阵分解或者深度学习的模型，比如用ALS或DNN整一套更智能的推荐逻辑。

，这份资源结构清晰、数据靠谱，真的是推荐系统的老朋友。如果你刚开始搞推荐，不如先从这里下手，跑通一遍基本流程，再升级你的推荐引擎。