每个类型的Movielens评分分布
Movielens评分分布是指Movielens数据集中用户对电影的评分分布情况。Movielens是一个常用的电影推荐系统数据集，包含了用户对电影的评分信息。
Movielens评分分布可以分为以下几个类型：
- 均匀分布：表示用户对电影的评分比较均匀，没有明显的偏好。这种分布可能意味着用户对电影没有特别明确的喜好或者是数据集中包含了各种类型的电影。
- 正态分布：表示用户对电影的评分呈现正态分布的趋势，即大部分用户对电影的评分集中在某个区间内。这种分布可能意味着用户对电影有一定的偏好，对某些类型的电影更喜欢或更不喜欢。
- 偏斜分布：表示用户对电影的评分呈现明显的偏斜趋势，即大部分用户对电影的评分集中在某个极端。这种分布可能意味着用户对电影有非常明确的喜好或者厌恶，对某些类型的电影评分较高或较低。
- 多峰分布：表示用户对电影的评分呈现多个峰值的趋势，即用户对不同类型的电影有不同的评分偏好。这种分布可能意味着用户对电影的喜好比较多样化，对不同类型的电影有不同的评价。
Movielens评分分布的分析可以帮助推荐系统了解用户的喜好和偏好，从而更好地进行电影推荐。在云计算领域，可以利用大数据分析技术对Movielens评分分布进行处理和挖掘，以提供更准确的推荐结果。
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1回答
我试着在一个情节中画出每种电影类型的两种性别的平均评分。我的dataset看起来像这样： item_id title release_date video_release_date \ax.legend()
plt.show() 到目前为止，它绘制了每种性别的总体平均得分，但不是每种电影类型的平均得分
浏览 27提问于2020-06-17得票数 0
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Exception in thread "main" java.lang.ClassNotFoundException: movielens.MovieLensDriverhadoop jar movielens.jar movielens.MovieLensDriver input output
浏览 0提问于2014-03-16得票数 2
2回答
library(ggplot2)library(dplyr) geom_point() 我希望这段代码能从"movielens“数据框中给出10部电影的条形图，介于电影的标题和评分之间，而这段代码给我的错误是这样的
浏览 10提问于2021-09-08得票数 0
1回答
我已经读过一些关于推荐系统中的矩阵分解(潜在因子模型)的论文，我可以实现该算法，我可以得到与论文在MovieLens数据集上所说的类似的均方根结果。然而，我发现，如果我尝试通过对预测评分进行排名来为每个用户生成top-K(例如K=10)推荐电影列表，似乎所有用户认为评分最高的电影是相同的。
这就是它的工作原理，还是我弄错了？
浏览 3提问于2012-12-07得票数 1
我正在研究协作过滤的实现(使用Movielens 20m数据集)。== 1 then rating else 0 end as rating from ratings order by userId asc ")正如您所看到的，如果用户没有对电影进行评分，我得到的评分为0，但是对于给电影<em
浏览 5提问于2018-09-09得票数 0
1回答
我正在开发一个基于Glicko排名系统的多人游戏。但我不知道我可以设置哪些百分位数的界限来保持玩家在队伍中的平滑分布，就像在这样的游戏中一样。
浏览 0提问于2016-06-05得票数 2
这是我在关注同行评分时发现的一个问题。我发现这个问题与01包问题比较相似，并将问题简化为：
There are N*5 items, and N bags.但是原始的DP需
浏览 1提问于2016-08-08得票数 2
1回答
我想比较一下在MovieLens数据集上使用NDCG度量的推荐方法。让我们考虑一下由5部电影组成的dataset上的示例。电影2获得第二好的分数，但它还没有被用户评级，虽然它是高度相关的
浏览 0提问于2020-11-14得票数 0
2回答
我正在使用MovieLens10M数据集，预测用户的评分。如果我想公平地评估我的算法，我应该如何分割我的训练和测试数据？默认情况下，我认为数据被分割成火车和测试集，其中“测试”包含以前在培训集中看不到的电影。如果我的模型要求每部电影至少在训练集中被观看一次，我应该如何分割我的数据？对于所有数据，我是否应该从每个用户的评等中获取除N以外的所有数据，并评估我在被搁置的NxUser_nu
浏览 0提问于2015-08-17得票数 11
我使用的是MovieLens数据集，基本上有两个文件，一个是包含电影的.csv文件，另一个是包含n个用户对特定电影的评分的.csv文件。
为了得到DF中每部电影的平均评分，我做了以下工作。我认为有一些电影根本没有评级，但是，既然我想将评级添加到主电影数据集中，我如何将NaN放在没有评级的字段上？！
浏览 3提问于2020-03-26得票数 1
我设法在我的机器上创建了一个可复制的示例，代码位于文章的末尾。然后，我运行一个查询，以匹配“罗杰沙”，并显示相关的分数。84046.84051的执行Roger Sand => 0.2712221
Cindy Sand => 0.22097087Roger =&g
浏览 0提问于2014-01-29得票数 0
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5回答
构建协同过滤/推荐系统
、、、
我正在设计一个网站，它是围绕着根据用户的品味向用户推荐各种商品的概念而建立的。(例如，他们评分的项目、添加到收藏夹列表的项目等)亚马逊、Movielens和Netflix就是这样的例子。现在，我的问题是，关于这个系统的数学部分，我不确定从哪里开始。我愿意学习所需的数学，只是我不知道需要什么类型的数学。
我看过上的一些出版物，特别是“”。(pdf)
浏览 3提问于2009-10-03得票数 8
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1回答
注意，拉取需要几分钟)： library(data.table)download.file("http://files.grouplens.org/datasets/movielens<- left_join(ratings, movies, by = "movieId") 如下所示： > head(movielens)
userId movieId rating timestamp838983392 Star Trek: G
浏览 12提问于2020-08-17得票数 0
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1回答
我有每个问题的调查结果的数据，并想找出公式\模式来计算\预测客户满意度指数。我们假设满意度指数为正态分布，公式为:满意度指数=∑权重( i )*等级(I)，等级(I)是问题I的评分分数，目标是计算出权重(I)。
有没有办法根据正态分布的满意度指数来计算权重(I)？
浏览 8提问于2016-08-18得票数 0
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我想让df.groupby(‘流派’)根据数据帧进行分组，然后得到<
浏览 7提问于2019-07-24得票数 1
1回答
我运行了一个ALS推荐系统程序，正如在上找到的那样，它使用了MLlib。当使用等级为1-5的数据集(我使用了MovieLens数据集)时，它给出了预测评分超过5的建议！我在我的小测试中发现的最高值是7.4。显然，我要么误解了代码的意思，要么就是出了问题。我对潜在因素推荐系统进行了研究，给人的印象是Spark的实现是基于的。
为什么它会返回比可能的更高的评级？
浏览 3提问于2015-03-14得票数 7
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1回答
所以我遇到了一个生物信息学论文，在那里我找到了一条线，上面写着：我无法理解如何分类平衡数据集是一个问题。有人能给我解释一下吗？
浏览 0提问于2018-03-27得票数 2
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1回答
嗨，我已经创建了一个从Movielens数据集中推荐电影的方法。我的问题是如何根据用户观看的电影将数据库中的表划分为文件夹，以应用交叉验证。这个例子详细地解释了我正在寻找的东西。为了评估我的推荐方法，我需要将测试集预测与其他集逐一比较，因此我需要检索4组中不包含重复电影的用户电影。谁知道如何在mysql数据库中将以下示例的数据检索到集合中？Arizona| Comedy| 4|
107758| 3| 1431| Bever
浏览 2提问于2015-07-24得票数 0
1回答
我正在使用MovieLens 100K数据集。我想有一个图表可视化最喜欢的电影类型为女性用户。就目前而言，这是通过总结他们对特定类型的电影进行了多少次评级(即他们参与了该类型)来实现的。然而，考虑到一些女性用户比其他人给出了更多的评分，可能结果并不是很真实。也许有一位女性用户真的很喜欢“戏剧”，并给出了100分。有什么方法可以标准化这些数据并真实地表示最受欢迎的流派是什么？
浏览 27提问于2020-06-15得票数 1
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