图卷积神经网络推荐系统常用数据集
时间: 2023-09-24 09:14:23 浏览: 57
图卷积神经网络推荐系统常用的数据集有以下几个:
1. CiteULike: 一个基于文章的推荐系统数据集,包含着每篇文章的元数据和标签。该数据集主要用于文章推荐。
2. MovieLens: 一个电影推荐系统数据集,包含了用户对电影的评分数据和电影的元数据信息。该数据集主要用于电影推荐。
3. Yelp: 一个商户推荐系统数据集,包含了用户对商户的评分数据和商户的元数据信息。该数据集主要用于商户推荐。
4. Amazon: 一个商品推荐系统数据集,包含了用户对商品的评分数据和商品的元数据信息。该数据集主要用于商品推荐。
5. Last.fm: 一个音乐推荐系统数据集,包含了用户对音乐的播放历史数据和音乐的元数据信息。该数据集主要用于音乐推荐。
这些数据集都是广泛使用的,可以用于训练和评估图卷积神经网络推荐系统的性能。
相关问题
关于图卷积神经网络的数据集的论述
图卷积神经网络的数据集通常是图形数据集,这些数据集包含节点和它们之间的连接。这些节点可以代表不同的实体,如人、物品、地点等。连接可以表示这些实体之间的关系,如社交网络中的朋友关系、物品之间的相似性等。
常用的图形数据集包括Cora、Citeseer、PubMed等,这些数据集用于节点分类和图分类任务。除此之外,还有一些专门针对图形数据集的数据集,如PPI(蛋白质相互作用)数据集、MUTAG(分子图)数据集等,这些数据集用于生物学、化学等领域的图形分析任务。
此外,还有一些图形生成数据集,如ER图、BA图等,用于生成图形分析模型的训练和测试。在大多数情况下,这些数据集采用的是图形表示形式,即将图形表示为邻接矩阵和特征矩阵的形式。
卷积神经网络中的数据集
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种用于处理具有类似网格结构的数据的深度学习算法。在训练CNN时,需要准备一个具有标签的数据集,其中包含大量的输入数据和相应的标签。这些数据可以是图像、视频、声音等,具体取决于应用场景。
对于图像识别任务,常用的数据集包括MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet等。MNIST数据集是一个手写数字识别数据集,包含60,000个训练样本和10,000个测试样本;CIFAR-10和CIFAR-100数据集是由10类和100类物体图像组成的数据集;ImageNet数据集包含超过1,000万张带有标注的高分辨率图像,涵盖了超过1,000个物种的图像。
除了图像识别任务外,CNN还可以用于其他任务,例如自然语言处理(NLP)中的文本分类、情感分析等。在NLP任务中,常用的数据集包括IMDB电影评论数据集、20 Newsgroups数据集、Reuters数据集等。
总之,在使用CNN时,需要根据具体任务和应用场景选择合适的数据集,并进行适当的数据预处理和标准化。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)