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MovieLens Dataset|电影推荐数据集|用户行为分析数据集
收藏kaggle2023-10-03 更新2024-03-11 收录
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It contains 33832162 ratings and 2328315 tag applications across 86537 movies.
创建时间：
2023-10-03
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
MovieLens数据集的构建基于用户对电影的评分行为，通过收集和整理大量用户的评分数据，形成一个包含用户ID、电影ID、评分和时间戳等字段的数据库。该数据集的构建过程严格遵循数据隐私保护原则，确保用户信息的安全性。数据来源广泛，涵盖了多个国家和地区的用户，保证了数据集的多样性和代表性。
使用方法
MovieLens数据集广泛应用于推荐系统、用户行为分析和电影市场研究等领域。研究人员可以通过分析用户评分数据，构建个性化的电影推荐模型，提升推荐系统的准确性和用户满意度。同时，结合电影的元数据，可以进行更深入的电影特征分析和市场趋势预测。数据集的开放性和易用性使得研究人员能够快速上手，进行各种实验和研究。
背景与挑战
背景概述
MovieLens数据集是由美国明尼苏达大学的GroupLens研究小组创建和维护的，自1998年以来，该数据集已成为推荐系统领域的重要资源。其核心研究问题集中在用户与电影之间的互动数据，旨在通过分析用户评分和行为模式，提升个性化推荐系统的准确性和用户满意度。该数据集不仅为学术界提供了丰富的实验数据，还对工业界的推荐算法优化产生了深远影响，成为衡量推荐系统性能的标准之一。
当前挑战
尽管MovieLens数据集在推荐系统研究中具有重要地位，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集的稀疏性问题显著，即用户与电影之间的交互数据相对稀少，这增加了推荐算法的复杂性和不确定性。其次，随着时间的推移，用户偏好和电影内容的多样性不断变化，如何实时更新和调整推荐模型以适应这些变化，是一个持续的挑战。此外，数据集的隐私保护和数据安全问题也日益凸显，如何在保证用户隐私的前提下，有效利用数据进行研究，是当前亟待解决的问题。
发展历史
创建时间与更新
MovieLens Dataset最初由GroupLens研究小组于1998年创建，旨在为电影推荐系统提供一个公开可用的基准数据集。此后，该数据集经历了多次更新，最近一次重大更新是在2018年，引入了MovieLens 25M版本，极大地扩展了数据规模和多样性。
重要里程碑
MovieLens Dataset的创建标志着推荐系统研究领域的一个重要里程碑，为研究人员提供了一个标准化的数据平台，促进了算法开发和性能评估。2000年，MovieLens 100K版本的发布，使得大规模实验成为可能，极大地推动了个性化推荐技术的发展。2015年，MovieLens 20M版本的推出，进一步丰富了数据内容，涵盖了更多的用户和电影信息，为深度学习和机器学习算法的应用提供了坚实基础。
当前发展情况
当前，MovieLens Dataset已成为推荐系统研究中最广泛使用的数据集之一，不仅在学术界被广泛引用，也在工业界得到了实际应用。其持续的更新和扩展，确保了数据集的时效性和实用性，为新一代推荐算法的研发提供了宝贵的资源。此外，MovieLens Dataset的开源性质，促进了全球研究者的合作与交流，推动了推荐系统领域的整体进步。
发展历程
- MovieLens Dataset首次发布，由美国明尼苏达大学的GroupLens研究小组创建，旨在为推荐系统研究提供数据支持。
- MovieLens Dataset首次应用于学术研究，成为推荐系统领域的重要基准数据集。
- MovieLens Dataset更新至MovieLens 1M版本，包含100万条用户评分数据，进一步提升了数据集的规模和多样性。
- MovieLens Dataset发布MovieLens 10M版本，数据量达到1000万条，为大规模推荐系统研究提供了更丰富的数据资源。
- MovieLens Dataset推出MovieLens 20M版本，包含2000万条用户评分数据，标志着数据集在规模和应用广度上的显著提升。
- MovieLens Dataset发布MovieLens Latest Datasets，包括MovieLens 100K、1M、10M和20M版本，为不同研究需求提供了多样化的选择。
常用场景
经典使用场景
在电影推荐系统领域，MovieLens Dataset 被广泛用于评估和开发个性化推荐算法。该数据集包含了用户对电影的评分、用户的人口统计信息以及电影的元数据，为研究人员提供了一个丰富的实验平台。通过分析用户的历史评分和行为，研究人员可以构建和优化推荐模型，从而提高推荐的准确性和用户满意度。
解决学术问题
MovieLens Dataset 解决了推荐系统研究中的多个关键问题，如冷启动问题、数据稀疏性问题和用户偏好预测问题。通过提供大规模的用户评分数据，该数据集帮助研究人员开发和验证各种推荐算法，包括协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐系统。这些研究不仅推动了推荐系统理论的发展，还为实际应用提供了坚实的理论基础。
实际应用
在实际应用中，MovieLens Dataset 被广泛用于电影推荐平台的开发和优化。例如，Netflix 和 Amazon Prime Video 等流媒体服务利用类似的数据集来个性化推荐电影和电视剧，从而提高用户留存率和观看时长。此外，该数据集还被用于教育和培训，帮助学生和从业者理解和掌握推荐系统的核心概念和技术。
数据集最近研究
最新研究方向
在电影推荐系统领域，MovieLens Dataset作为经典数据集，近期研究聚焦于个性化推荐算法的优化与评估。研究者们通过引入深度学习模型，如变分自编码器（VAE）和图神经网络（GNN），以捕捉用户与电影之间复杂的非线性关系，从而提升推荐的准确性和用户满意度。此外，随着数据隐私保护意识的增强，如何在保证推荐质量的同时，有效处理用户隐私数据，成为研究的新热点。这些前沿研究不仅推动了推荐系统技术的发展，也为电影行业的个性化服务提供了理论支持和技术路径。
相关研究论文
- 1The MovieLens Datasets: History and ContextUniversity of Minnesota · 2015年
- 2A Survey on Recommendation System: From Collaborative Filtering to Content-Based and Hybrid ApproachesUniversity of Science and Technology of China · 2020年
- 3Deep Learning based Recommendation System: A Survey and New PerspectivesUniversity of California, Berkeley · 2019年
- 4Matrix Factorization Techniques for Recommender SystemsAT&T Labs Research · 2009年
- 5Evaluating Recommendation SystemsUniversity of Minnesota · 2010年
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鸭绿江流域与水系 – 世界地理数据大百科辞条
鸭绿江流域是指鸭绿江干流和支流汇水区，地理位置为39°43′57″N-42°17′28″N，123°35′59″E-128°45′50″E。与其接壤的流域分别是辽河流域（东）、松花江流域（北）、图们江流域（北）、大同江流域（西南）等。鸭绿江流域界线在中国境内从长白山天池火山口的南壁起始，向西南经长白山脉、转向西南至千山山脉的北部，再折向南入海；在朝鲜境内，鸭绿江流域从长白山天池南坡启始向东南经过摩天岭山脉，在头流山（2309 m）转向西南方向的赴战岭山脉，在英雄里附近转向西，经狼林山（2184 m）、广城、松源，转向西南方向的狄逾岭山脉，接江南山脉的南部后至鸭绿江河口。鸭绿江流域面积65215.49 km²，其中，中国境内面积32799.22 km²，朝鲜境内面积32416.27 km²。鸭绿江是中（国）朝（鲜）界河，它起源于长白山天池火山口的南壁，向南经惠山（朝）、折向西经临江（中）、再转向西南直向丹东（中）、新义州（朝），最后在东港（中）和多狮里（朝）附近注入黄海的西朝鲜湾。鸭绿江干流长844.98 km，有几条比较大的支流汇入，包括在朝鲜境内的虛川江、長津江、厚州川、慈城江、禿魯江、忠满江和三桥川；在中国境内的浑江、蒲石河、瑗河等。鸭绿江干流沿中朝国界线自东北向西南流经吉林省的长白朝鲜族自治县、临江市、集安市；辽宁省的桓仁满族自治县、宽甸满族自治县、丹东市和东港市；朝鲜的两江道、慈江道和平安北道。鸭绿江流域地处暖温带湿润季风气候区。年降水量800-1200 mm。流域内多山，最高海拔2745 m，河道比降比较大，达到0.0032，其中在中段可达到0.01。丰富的降水补给和较大的河床比降，使得鸭绿江流域成为亚洲单位面积水资源和水利资源最丰富的流域之一。近80年来，流域内先后建造了水丰水库（中、朝）、渭源水库（中、朝）、铁甲水库（中）、太平哨水库（中）、桓仁水库（中）、回龙山水库（中）、满丰湖水库（朝）、版平里水库（朝）、时中湖水库（朝）、狼林湖水库（朝）、长津湖水库（朝）、赴战湖水库（朝）、丰西湖水库等（朝）。数据文件包括鸭绿江干流、鸭绿江水系和鸭绿江流域地理信息系统数据文件组成。数据集以.kmz 和.shp格式存储，数据量43.8 MB（压缩为20.1 MB）。
国家对地观测科学数据中心 收录
UAVDT Dataset
The authors constructed a new UAVDT Dataset focused on complex scenarios with new level challenges. Selected from 10 hours raw videos, about 80, 000 representative frames are fully annotated with bounding boxes as well as up to 14 kinds of attributes (e.g., weather condition, flying altitude, camera view, vehicle category, and occlusion) for three fundamental computer vision tasks: object detection, single object tracking, and multiple object tracking.
datasetninja.com 收录
红外谱图数据库
收集整理红外谱图实验手册等数据，建成了红外谱图数据库。本数据库收录了常见化合物的红外谱图。主要包括化合物数据和对应的红外谱图数据。其中，原始红外谱图都进行了数字化处理，从而使谱峰检索成为可能。用户可以在数据库中检索指定化合物的谱图，也可以提交谱图/谱峰数据，以检索与之相似的谱图数据，以协助进行谱图鉴定。
国家基础学科公共科学数据中心 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录