кинообъектив

• Описание :

Этот набор данных содержит набор рейтингов фильмов с веб-сайта MovieLens, службы рекомендаций фильмов. Этот набор данных был собран и поддерживается GroupLens , исследовательской группой Университета Миннесоты. В комплекте 5 версий: "25м", "последняя-маленькая", "100к", "1м", "20м". Во всех наборах данных данные фильмов и данные рейтингов объединяются в «movieId». Набор данных 25 м, последний небольшой набор данных и набор данных 20 м содержат только данные о фильмах и данные о рейтингах. Набор данных 1 млн и набор данных 100 тыс. содержат демографические данные в дополнение к данным о фильмах и рейтингах.

• «25m»: это последняя стабильная версия набора данных MovieLens. Рекомендуется для исследовательских целей.
• «latest-small»: это небольшое подмножество последней версии набора данных MovieLens. GroupLens со временем изменяет и обновляет его.
• «100k»: это самая старая версия наборов данных MovieLens. Это небольшой набор данных с демографическими данными.
• «1m»: это самый большой набор данных MovieLens, содержащий демографические данные.
• «20 м»: это один из наиболее часто используемых наборов данных MovieLens в научных статьях наряду с набором данных 1 м.

Для каждой версии пользователи могут просматривать либо только данные о фильмах, добавляя суффикс «-movies» (например, «25 млн фильмов»), либо данные о рейтингах, объединенные с данными о фильмах (и данные о пользователях в наборах данных 1 млн и 100 тыс.), добавляя суффикс "-рейтинги" (например, "25m-рейтинги").

Перечисленные ниже функции включены во все версии с суффиксом «-ratings».

• "movie_id": уникальный идентификатор оцениваемого фильма.
• «movie_title»: название рейтингового фильма с годом выпуска в скобках.
• «movie_genres»: последовательность жанров, к которым относится оцениваемый фильм.
• "user_id": уникальный идентификатор пользователя, составившего рейтинг
• "user_rating": оценка рейтинга по пятизвездочной шкале
• «отметка времени»: отметка времени рейтингов, представленная в секундах с полуночи по всемирному координированному времени (UTC) 1 января 1970 г.

Версии «100k-рейтинги» и «1m-рейтинги» дополнительно включают следующие демографические характеристики.

• "user_gender": пол пользователя, составившего рейтинг; истинное значение соответствует мужскому
• «bucketized_user_age»: значения возраста пользователя, составившего рейтинг, с разбивкой по сегментам, значения и соответствующие диапазоны:
  • 1: «До 18 лет»
  • 18: "18-24"
  • 25: "25-34"
  • 35: "35-44"
  • 45: "45-49"
  • 50: «50-55»
  • 56: «56+»
• «user_occupation_label»: род занятий пользователя, составившего рейтинг, представленный меткой в ​​целочисленном коде; метки предварительно обработаны, чтобы быть согласованными в разных версиях
• "user_occupation_text": род занятий пользователя, составившего рейтинг в исходной строке; разные версии могут иметь разный набор текстовых меток
• "user_zip_code": почтовый индекс пользователя, составившего рейтинг

Кроме того, набор данных «100k-ratings» также будет иметь функцию «raw_user_age», которая представляет собой точный возраст пользователей, составивших рейтинг.

Наборы данных с суффиксом «-movies» содержат только функции «movie_id», «movie_title» и «movie_genres».

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

• Домашняя страница : https://grouplens.org/datasets/movielens/

• Исходный код : tfds.structured.Movielens

• Версии :

  • 0.1.1 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

• Ключи под наблюдением (см . документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Цитата :

@article{10.1145/2827872,
author = {Harper, F. Maxwell and Konstan, Joseph A.},
title = {The MovieLens Datasets: History and Context},
year = {2015},
issue_date = {January 2016},
publisher = {Association for Computing Machinery},
address = {New York, NY, USA},
volume = {5},
number = {4},
issn = {2160-6455},
url = {https://doi.org/10.1145/2827872},
doi = {10.1145/2827872},
journal = {ACM Trans. Interact. Intell. Syst.},
month = dec,
articleno = {19},
numpages = {19},
keywords = {Datasets, recommendations, ratings, MovieLens}
}

movielens/25m-рейтинги (конфигурация по умолчанию)

• Описание конфигурации : этот набор данных содержит 25 000 095 оценок для 62 423 фильмов, созданных 162 541 пользователем в период с 9 января 1995 года по 21 ноября.
• Этот набор данных является последней стабильной версией набора данных MovieLens, созданной 21 ноября 2019 года.

Каждый пользователь оценил не менее 20 фильмов. Рейтинги указаны с шагом в ползвезды. Этот набор данных не включает демографические данные.

• Размер загрузки : 249.84 MiB

• Размер набора данных : 3.89 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'movie_genres': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=21)),
    'movie_id': string,
    'movie_title': string,
    'timestamp': int64,
    'user_id': string,
    'user_rating': float32,
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

кинообъектив/25м-фильмы

• Описание конфигурации : этот набор данных содержит данные о 62 423 фильмах, оцененных в наборе данных 25 м.

• Размер загрузки : 249.84 MiB

• Размер набора данных : 5.71 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'movie_genres': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=21)),
    'movie_id': string,
    'movie_title': string,
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

кинообъектив/последние-маленькие-рейтинги

• Описание конфигурации : этот набор данных содержит 100 836 оценок для 9 742 фильмов, созданных 610 пользователями в период с 29 марта 1996 г. по 24 сентября 2018 г. Этот набор данных создан 26 сентября 2018 г. и является подмножеством полной последней версии набора данных MovieLens. . Этот набор данных изменяется и обновляется с течением времени.

Каждый пользователь оценил не менее 20 фильмов. Рейтинги указаны с шагом в ползвезды. Этот набор данных не включает демографические данные.

• Размер загрузки : 955.28 KiB

• Размер набора данных : 15.82 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'movie_genres': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=21)),
    'movie_id': string,
    'movie_title': string,
    'timestamp': int64,
    'user_id': string,
    'user_rating': float32,
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

кинообъектив/последние маленькие фильмы

• Описание конфигурации : этот набор данных содержит данные о 9742 фильмах, оцененных в последнем небольшом наборе данных.

• Размер загрузки : 955.28 KiB

• Размер набора данных : 910.64 KiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'movie_genres': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=21)),
    'movie_id': string,
    'movie_title': string,
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

кинообъектив/100k-рейтинги

• Описание конфигурации : этот набор данных содержит 100 000 оценок 943 пользователей для 1 682 фильмов. Этот набор данных является самой старой версией набора данных MovieLens.

Каждый пользователь оценил не менее 20 фильмов. Рейтинги указаны с шагом в целую звезду. Этот набор данных содержит демографические данные пользователей в дополнение к данным о фильмах и рейтингах.

• Размер загрузки : 4.70 MiB

• Размер набора данных : 32.41 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'bucketized_user_age': float32,
    'movie_genres': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=21)),
    'movie_id': string,
    'movie_title': string,
    'raw_user_age': float32,
    'timestamp': int64,
    'user_gender': bool,
    'user_id': string,
    'user_occupation_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=22),
    'user_occupation_text': string,
    'user_rating': float32,
    'user_zip_code': string,
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

кинообъектив/100 000 фильмов

• Описание конфигурации : этот набор данных содержит данные о 1682 фильмах, оцененных в наборе данных 100 000.

• Размер загрузки : 4.70 MiB

• Размер набора данных : 150.35 KiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'movie_genres': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=21)),
    'movie_id': string,
    'movie_title': string,
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

кинообъектив/1м-рейтинги

• Описание конфигурации : этот набор данных содержит 1 000 209 анонимных оценок примерно 3 900 фильмов, созданных 6 040 пользователями MovieLens, присоединившимися к MovieLens в
• Этот набор данных является самым большим набором данных, который включает демографические данные.

Каждый пользователь оценил не менее 20 фильмов. Рейтинги указаны с шагом в целую звезду. В демографических данных значения возраста делятся на диапазоны, и вместо фактических значений в данных используется наименьшее значение возраста для каждого диапазона.

• Размер загрузки : 5.64 MiB

• Размер набора данных : 308.42 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'bucketized_user_age': float32,
    'movie_genres': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=21)),
    'movie_id': string,
    'movie_title': string,
    'timestamp': int64,
    'user_gender': bool,
    'user_id': string,
    'user_occupation_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=22),
    'user_occupation_text': string,
    'user_rating': float32,
    'user_zip_code': string,
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

кинообъектив/1м-фильмы

• Описание конфигурации : этот набор данных содержит данные примерно о 3900 фильмах, оцененных в наборе данных 1 м.

• Размер загрузки : 5.64 MiB

• Размер набора данных : 351.12 KiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'movie_genres': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=21)),
    'movie_id': string,
    'movie_title': string,
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

кинообъектив/20м-рейтинги

• Описание конфигурации : этот набор данных содержит 20 000 263 оценки для 27 278 фильмов, созданных 138 493 пользователями в период с 09 января 1995 года по 31 марта 2015 года. Этот набор данных был сгенерирован 17 октября 2016 года.

Каждый пользователь оценил не менее 20 фильмов. Рейтинги указаны с шагом в ползвезды. Этот набор данных не содержит демографических данных.

• Размер загрузки : 189.50 MiB

• Размер набора данных : 3.10 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'movie_genres': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=21)),
    'movie_id': string,
    'movie_title': string,
    'timestamp': int64,
    'user_id': string,
    'user_rating': float32,
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

кинообъектив/20м-фильмы

• Описание конфигурации : этот набор данных содержит данные о 27 278 фильмах, оцененных в наборе данных 20 м.

• Размер загрузки : 189.50 MiB

• Размер набора данных : 2.55 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'movie_genres': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=21)),
    'movie_id': string,
    'movie_title': string,
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):