MovieLens2000万电影评分数据集训练集与测试集划分

MovieLens2000万电影评分数据集训练集与测试集划分

数据来源：互联网公开数据

标签：电影,评分,推荐系统,机器学习,数据集,训练集,测试集,用户行为,数据分析

数据概述： 本数据集基于MovieLens 2000万电影评分数据集，该数据集包含了大量用户对电影的评分记录。本数据集说明描述了原始数据集被划分为训练集和测试集的过程。训练集用于构建和训练推荐模型，测试集用于评估模型的性能。划分依据是按照用户的时间序列行为，对每个用户，将他们的评分记录按时间排序，并按一定比例分割为训练集和测试集，从而模拟用户在不同时间段内的评分行为。

数据用途概述： 该数据集适用于推荐系统算法的开发、训练和评估，包括协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等多种方法。研究人员可以利用训练集训练推荐模型，并使用测试集评估模型的预测准确性、召回率、多样性等指标。此外，该数据集也常用于机器学习和数据挖掘领域的教学和研究，帮助学习者理解和实践推荐系统相关的技术。