推荐系统的数据集（推荐系统数据集汇总）

本篇目录：

1、电影推荐系统包括什么功能2、推荐系统(一):基于物品的协同过滤算法3、推荐系统之评估方法和评价指标PR、ROC、AUC

电影推荐系统包括什么功能

推荐系统的主要功能是以个性化的方式帮助用户从极大的搜索空间中快速找到感兴趣的对象。因此，目前所用的推荐系统多为个性化推荐系统。

推荐系统：电影、音乐、商品、新闻等推荐，广泛应用于互联网公司和电子商务平台。机器学习：数据挖掘、预测分析、异常检测、金融风险评估等。游戏：电子竞技、游戏角色智能行为设计、游戏策略优化等。

推荐系统的功能如下：（1）不需要其它用户的数据，没有冷开始问题和稀疏问题。（2）能为具有特殊兴趣爱好的用户进行推荐。（3）能推荐新的或不是很流行的项目，没有新项目问题。

点击雷达图标后，用户可以看到一些常用的功能选项，例如：收藏、下载、分享、投屏等。这些功能可以帮助用户更方便地管理和享受视频内容。通过增加雷达图标，爱奇艺致力于提供更多的互动和个性化选择给用户。

推荐系统：AI可以分析用户的兴趣和行为，为用户提供个性化的推荐，如电商网站的商品推荐、音乐和电影推荐等。数据分析和挖掘：AI可以处理和分析大量数据，挖掘其中的规律和价值，用于金融投资、市场营销、医疗诊断等领域。

推荐系统(一):基于物品的协同过滤算法

1、协同过滤算法 协同过滤(Collaborative filtering， CF)算法是目前个性化推荐系统比较流行的算法之一。协同算法分为两个基本算法：基于用户的协同过滤（UserCF）和基于项目的协同过滤（ItemCF）。

2、User-CF的思想和计算 在一个个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性化推荐时，可以先找和他有相似兴趣的其他用户，然后把那些用户喜欢的、而用户A没有听说过的物品推荐给A。

3、协同过滤是一种基于用户行为数据的推荐算法，它通过分析用户历史行为数据，找出与当前用户兴趣相似的其他用户或物品，来为用户推荐个性化的内容或产品。协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

4、基于协同过滤的技术 协同过滤是推荐算法的一种基本算法，其核心思想是利用用户之间的相似度或“协同性”，找出其他用户已经喜欢的物品，给用户推荐相似物品。

推荐系统之评估方法和评价指标PR、ROC、AUC

1、其中离线评估的主要方法包括 Holdout检验、交叉检验、留一验证、自助法 等，评价指标主要包括 用户满意度、预测准确度、召回率、覆盖率、多样性、新颖性、流行度、均方根误差、对数损失、P-R曲线、AUC、ROC曲线 等等。

2、AUC 是 Area under curve 的首字母缩写，即 ROC 曲线下的面积，介于0和1之间。

3、ROC曲线下的面积，介于0.1和1之间，作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。测试任意给一个正类样本和一个负类样本，正类样本的score有多大的概率大于负类样本的score。

4、随机挑选一个正样本以及一个负样本，分类器判定正样本的值高于负样本的概率就是 AUC 值。AUC值(面积)越大的分类器，性能越好。PR曲线 PR曲线的横坐标是精确率P，纵坐标是召回率R。

5、模型评估可以从多维度多指标进行评估。这里只谈论指标。 我们常用的指标，logloss，mse，auc（GAUC）等等。 其他指标包括gini（2*AUC -1），PRauc，KS（max(TPRFPR)），acc，precision，F1 score。

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