用于协作过滤的基准数据集

Question

我想测试一种新的协同过滤算法。一个典型的用例是根据类似于特定用户的用户偏好推荐电影。

研究人员经常使用哪些常用的基准数据集来测试他们的算法？我知道，在计算机视觉中，人们经常使用MNIST或CIFAR，但我还没有找到用于协作过滤的类似数据集。

Answer 1

显而易见的答案是Netflix奖数据集，对它进行了大量的研究，而且大多数CF算法都知道其中的分数。

还有其他可用的数据集通常被用作基准：

• 电影镜头数据集：用于基准CF算法的2,000万个评级数据集；
• 杰斯特数据集：一个超过600万收视率的笑话推荐数据集；
• 您可以在这个链接中找到更多的数据集。

Answer 2

我有个仓库可以帮你。

https://github.com/ArthurFortes/Datasets-for-Recommneder-Systems/