Epinions数据集推荐系统验证用数据

来自 Ciao 购物平台的，是个在推荐系统圈子里蛮有名的老牌数据集了。它最大的亮点是评论内容丰富，除了评分，还能看到用户怎么说商品。像要做<协同过滤>或者<情感>的项目，这个数据集挺合适的。评分、评论、商品类别啥的全都整理得比较清楚，用户的<年龄>、<性别>这些也有，做用户画像会省不少事。而且评论时间也有，想做时间序列推荐的朋友也能用上。如果你在搞<内容推荐>或者<混合推荐>，里面的文本数据和商品分类信息就有用，稍微一下就能上模型了。哦对，数据体量也不算小，用来测算法稳定性也靠谱。整体来说就是个比较全能的推荐研究练手包。要注意的是，评论有些地方是德语或其他语

豆瓣用户的评论数据，886026 条，数量还挺可观的，做推荐系统训练集合适。user、item、rating、type四个字段，分别是用户名、电影或书名、评分、类型。文件是csv格式，utf-8编码，读取也方便，丢进pandas里一行代码就搞定。 豆瓣的数据还不错，内容丰富，评分也比较真实。你想做协同过滤、矩阵分解这类算法，用这份数据挺合适的。不比 MovieLens 差多少，而且多了type这个字段，拿来做多模态推荐、分类推荐也能用上。 另外你要是想拓展下思路，也可以看看下面这几个数据集：MovieLens 的更经典一点，点这里就能下；还有像 新闻推荐、电商评论 这些也蛮值得一试的。 ，al

IMDB 的电影元数据集合，挺适合做推荐系统的入门练习。字段信息还挺全，像导演、演员、评分、票房这些你都能拿到，想搞点数据可视化、分类模型或者协同过滤，直接用就行。电影推荐系统的第一步，往往就是找一个结构还算干净的源头。movie-metadata.csv就挺合适，字段清楚、格式规整，嗯，拿来就能搞。像genres和imdb_score这种字段，用来做标签分类、评分预测都还不错。而且它不大，跑模型也快。数据量不算庞大，五千条左右吧，丢给pandas做挺顺手，响应也快。不像那种动不动几个 G 的大文件，加载都让人头大。如果你平时搞点儿Flask或Spark的项目，想临时搭个电影推荐的 Demo，

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

该数据集包含了推荐系统中常用的电影数据，可以用于基于Spark的电影推荐系统开发和研究。

此项目包含实时电影推荐系统项目源码和数据集。

LUCC 数据集的建设和验证其实蛮复杂的，但如果你掌握了这些方法，对研究土地利用变化有。，遥感研究方法是数据集建设的核心，它能够全球范围的观测数据，精准抓住土地变化的动态。，历史资料研究法也重要，通过历史地图和统计数据的结合，你可以还原过去的土地利用情况。再来，GIS 模型研究法能让你预测未来土地变化的趋势，适用于各种土地利用研究。，实地观测法能为你一手的准确数据，确保整个数据集的真实性。如果你深入理解这些方法，教程中有详细的步骤和技术路径，你从遥感数据到数据库建立的每一环节。这份教程其实挺适合刚入门的研究人员，它了从数据到的完整方案，尤其适合想要搭建 LUCC 数据集并进行验证的人。通过学习

书籍评分数据信息的数据结构比较干净，格式也比较规范，适合用来练练数据或者推荐系统相关的算法。嗯，数据里一共有 1 万本书，评分有几十万条，每本书基本都有 100 条左右的评论。用户数也挺多的，5 万多，最少每人评了两本，数据还算丰富。 评分数据是放在rating.csv里的，结构直观，三列：book_id、user_id、rating。你用pandas直接读进来就能，比如看看哪个用户打分最高，或者哪些书评分集中在 4-5 之间。 再来看read.csv，这个是标记用户读过哪些书的，用法也挺。可以和评分数据做个merge，判断某些书是不是常被读但没被评，挺适合做用户行为的。 最有意思的是book

用户评分的三列结构：用户 ID、物品 ID、评分，简单但实用，尤其在做推荐系统的时候。评分区间是 0 到 5，结构清爽，上手快，适合用来练习协同过滤、聚类这种经典算法。用这个数据集，你可以快速搭建个性化推荐模型，比如用SVD预测用户喜欢的商品。想更进阶一点？可以丢到Hadoop或Spark环境里跑分布式，效率高，扩展性也不错。我比较常用它来测试模型效果，比如算个RMSE或MAE，评估推荐准确度也方便。而且用它来跑个时间序列，也能看出用户兴趣的波动，比如节假日、促销期有没有影响评分。数据预时，记得先清洗空值和异常值，评分太离谱的是误点或恶意操作。评分标准化也蛮重要，不然模型训练效果会受影响。如果