真实用户的电影评分数据，适合用来做推荐系统训练，也适合练手数据项目。数据集叫movielens.zip，来源靠谱，是MovieLens平台整理的，有 1000 个用户对 1600 多部电影的评分。

评分推荐系统的经典数据里，movielens.zip算是比较小巧易用的。结构也清晰，users.dat、movies.dat、ratings.dat三张表，字段简明，不用费劲去清洗，直接上手。

你要是想搞个小型的推荐模型，比如用Pandas做协同过滤，或者用Flask搭个评分展示页面，这份数据就挺合适。嗯，响应快，训练也不吃资源。

我当时用它配合Spark MLlib跑过 ALS，效果还不错，推荐结果比较合理。如果你对大数据推荐系统有兴趣，可以看看这个相关项目：Flask+Spark+ALS+MovieLens 数据集电影智能推荐系统，结构清晰，流程完整。

另外，还可以参考这几个链接拓展玩法：

如果你是前端，还可以试试把推荐结果可视化一下，用echarts搞点图表，或者用Vue做个用户评分界面，交互感更强。

，movielens.zip是个适合初学者和进阶用户的小数据宝库，想练推荐、、可视化都可以搞起来。