MovieLens1m.csv

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

MovieLens 1M数据集是一个稳定的基准数据集，包含来自6000名用户对4000部电影的超过100万条评分。该数据集发布于2003年2月。

在ESport_Earnings1.csv文件中，我们展示了电竞选手的奖金收入数据。该文件包含了多位电竞选手的详细奖金数据和他们所参与的赛事信息。通过分析这些数据，我们可以看出各类电子竞技赛事的奖金差异以及顶级选手的收入水平。

MovieLens 10M 数据集是一个广泛应用于推荐系统研究的公开数据集，包含了大量的用户对电影的评分数据。 该数据集可以用于探索和评估不同的推荐算法，例如协同过滤、基于内容的推荐等，推动推荐系统性能的提升。此外，MovieLens 10M 数据集还可以应用于其他数据挖掘任务，例如用户行为分析、电影流行度预测等，具有广泛的应用价值。

小波变换代码-M_shift1.m zhengxing.m sub_m.m rank_c.m mulscale_edge.m mul_c.m max_c.m M_shift1.m local_max_mode.m local_max_dujiaoxian.m guiyi.m edge_link.m dayu_c.m combi.m

首先，这是对cell2csv.m代码的改进链接： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/47055-cell-array-to-csv-file-improved-cell2csv-m 。这次更新改进了以下功能：通过网络驱动器大幅提升了性能（通过删除循环），在本地驱动器上有时也提高了性能；改进了内置writecell()函数的效率；增加了设置输出CSV文件访问权限的选项（写入、追加等）；增加了设置浮点精度的功能（旧版cell2csv通常限制在%.4f，而writecell总是%.15f）。这些改进使得此工具更加高效和灵活。

利用Matlab编写M/M/1排队系统，准确展示到达和离去过程，以及平均队列长度的三维图像。

设计一个可修改的集合，并使用Gams执行例程的算法。

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

包含推荐系统算法开发和评估所需的用户评分、电影元数据和标签。