数据集:使用电影推荐系统常用的英文数据集the movies dataset, 该数据集包含了201

对于电影推荐系统常用的英文数据集"The Movies Dataset"，该数据集包含了201个字段。该数据集是一个综合性的电影数据集，包含了从电影标题、类型、评分、演员、导演、剧情简介到票房等各个方面的信息。

其中的字段包括了电影的基本信息，如电影的ID、标题、发布日期、时长、语言、国家、预算、票房等。此外，还有电影的关键字、标签、评分、评价数量、平均评分等信息。其中评分信息可以用于构建推荐算法的基础数据。

数据集还提供了电影的详细信息，包括演员列表、导演信息，其中包含了每个演员的ID、姓名、性别、出生日期等。导演信息中包含了导演的ID、姓名等。

此外，数据集还提供了电影的各种属性，如电影的类型、制片国家、制片公司、剧情简介等。这些属性可用于构建电影推荐模型，通过分析用户的偏好，计算相似度，推荐出用户更感兴趣的电影。

"The Movies Dataset"还提供了电影关联数据，如电影关联标签、制作公司、站队的制片公司，以及与电影相关的其他电影。

总的来说，该数据集的丰富性和多样性使得它成为构建电影推荐系统的理想选择。通过对这些数据的分析和挖掘，可以得出一系列有关电影的信息，为用户提供个性化且精确的推荐。

相关问题

kaggle有1000个以上数据的数据集

是的，Kaggle上有很多包含1000个以上数据的数据集。以下是一些例子：

1. 电影推荐系统数据集：包含27,753部电影和1,138,156个用户的评分数据。https://www.kaggle.com/rounakbanik/the-movies-dataset

2. 葡萄酒质量数据集：包含1599个葡萄酒样本和12个特征，用于预测葡萄酒的质量。https://www.kaggle.com/uciml/red-wine-quality-cortez-et-al-2009

3. 气象数据集：包含126,000个气象站的气象数据，包括气温、湿度、气压等信息。https://www.kaggle.com/mikaelhg/weather-dataset-20062020-10-minute-resolution

4. 犬种分类数据集：包含120种犬的图像，每种犬有大约100张图像。https://www.kaggle.com/jessicali9530/stanford-dogs-dataset

5. 银行营销数据集：包含45,211个客户的信息和21个特征，用于预测客户是否会购买银行产品。https://www.kaggle.com/janiobachmann/bank-marketing-dataset

这些数据集只是众多Kaggle上的例子，您可以在Kaggle网站上搜索各种类型的数据集，找到您感兴趣的数据集。

数据源：http://grouplens.org/dataset/movieslens,实现个性化视频推荐的代码

以下是一个简单的个性化视频推荐代码示例，使用MovieLens数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载数据
movies = pd.read_csv('movies.csv')
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')

# 计算用户对电影的评分矩阵
ratings_matrix = ratings.pivot_table(index=['userId'], columns=['movieId'], values='rating')

# 用平均值填充缺失值
mean_ratings = ratings_matrix.mean(axis=1)
ratings_matrix = ratings_matrix.apply(lambda x: x.fillna(x.mean()), axis=1)

# 计算电影之间的相似度
movie_similarity = cosine_similarity(ratings_matrix.T)

# 为用户推荐电影
def get_movie_recommendations(user_id, top_n):
    # 获取用户对所有电影的评分
    user_ratings = ratings_matrix.loc[user_id].values.reshape(1, -1)
    # 计算用户对所有电影的评分加权平均值
    weighted_ratings = np.dot(user_ratings, movie_similarity) / np.sum(movie_similarity)
    # 将加权平均值排序并返回前n个电影
    movie_indices = np.argsort(weighted_ratings[0])[::-1][:top_n]
    return movies.iloc[movie_indices]['title']

# 示例：为用户1推荐前10个电影
get_movie_recommendations(1, 10)

这段代码将MovieLens数据集中的电影和用户评分数据加载到Pandas数据框中。然后，它通过计算电影之间的余弦相似度来确定它们之间的相似度。最后，该函数使用用户对电影的加权平均评分来为用户推荐电影。