MovieLens推荐系统 此仓库显示了一组Jupyter Notebook，展示了的各种电影推荐系统。 该数据集包含2000年加入MovieLens的6,040名MovieLens用户制作的约3,900部电影的1,000,209匿名评级。 以下是不同的笔记本： ：加载和处理用户，电影和收视率数据，以准备将其输入到我的模型中。 ：使用基于内容的协作过滤方法 ：使用SVD方法 ：使用深度学习方法 随附了相应的Medium博客文章，可在此处查看： 要求 或 依存关系 选择以下任何依赖项的最新版