MovieLens 100K 10M 20M数据集电影推荐系统经典数据源

电影推荐系统里的经典数据源，非MovieLens莫属。100k、10M、20M 三个版本，数据量一步步升级，拿来练手或做项目都挺合适。尤其 10M 和 20M，样本量大，适合跑点复杂模型。

评分矩阵干净规整，用户、电影、评分时间都有，不用你费劲清洗，拿来就能用。适合做协同过滤、做矩阵分解，或者训练神经网络模型。

你要是用Pandas搞点初步统计，或者用Surprise 库直接套模型，都方便。数据结构就是经典的userId, movieId, rating, timestamp那种，起来没啥坑。

还可以配合可视化工具一起用，比如matplotlib、seaborn，做用户评分趋势，看评分分布也一目了然。顺手贴几个相关文章，顺着看下去思路更清晰：

• MovieLens 10M 数据集应用研究
• 用户电影评分数据集
• Python 数据探索：男女电影影评评分差异
• 电影评价数据数据可视化与

如果你正好在学推荐系统，或者想找个真实但可控的数据集练习模型调优，那 MovieLens 数据集真的是首选，社区资源也多，出问题能找到多参考。