基准数据集以进行协作过滤

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我想测试一种用于协同过滤的新算法。典型的用例是根据类似于特定用户的用户偏好来推荐电影。

研究人员经常使用哪些常见的基准数据集来测试其算法？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。

dataset recommender-system

— 皮尔
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您是否看过Netflix奖励数据集？是的，竞赛已经结束，由于某些隐私原因，竞赛已从官方网站中撤出。您仍然可以尝试在其他位置找到它。

— 弗拉迪斯拉夫（Vladislavs Dovgalecs）'16

Kaggle.com有很多。只需搜索“ recommendation in：dataset”或“ recommendation in：competition”。

— 跑

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显而易见的答案是Netflix奖品数据集，对此有很多研究，大多数CF算法都知道分数。

还有其他通常用作基准的可用数据集：

— 若昂·阿尔梅达（JoãoAlmeida）
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我有一个可以帮助您的存储库。

— 亚瑟·福特斯
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请不要发布仅链接的答案，答案应该是独立的。我建议编辑您的答案，以至少添加该链接提供的一些信息，然后提供该链接以供进一步研究。

— Mephy