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这些文件包含完整 MovieLens 数据集中列出的所有 45,000 部电影的元数据。该数据集由 2017 年 7 月或之前发行的电影组成。数据点包括演员、工作人员、剧情关键字、预算、收入、海报、发行日期、语言、制作公司、国家、TMDB 投票数和平均投票数。 该数据集还包含包含 270,000 个用户对所有 45,000 部电影的 2600 万条评分的文件。评级范围为 1 - 5,是从 GroupLens 官方网站获得的。 内容 该数据集由以下文件组成: movie_metadata.csv:主要电影元数据文件。包含完整 MovieLens 数据集中 45,000 部电影的信息。功能包括海报、背景、预算、收入、发行日期、语言、制作国家和公司。 keywords.csv:包含我们的 MovieLens 电影的电影情节关键字。以字符串化 JSON 对象的形式提供。 Credits.csv:包含我们所有电影的演员和工作人员信息。以字符串化 JSON 对象的形式提供。 links.csv:包含完整 MovieLens 数据集中所有电影的 TMDB 和 IMDB ID 的文件。 links_small.csv:包含完整数据集中 9,000 部电影的一小部分的 TMDB 和 IMDB ID。 ratings_small.csv: 700 位用户对 9,000 部电影的 100,000 个评分的子集。

这些文件包含完整 MovieLens 数据集中列出的所有 45,000 部电影的元数据。该数据集由 2017 年 7 月或之前发行的电影组成。数据点包括演员、工作人员、剧情关键字、预算、收入、海报、发行日期、语言、制作公司、国家、TMDB 投票数和平均投票数。
该数据集还包含包含 270,000 个用户对所有 45,000 部电影的 2600 万条评分的文件。评级范围为 1 - 5,是从 GroupLens 官方网站获得的。
内容
该数据集由以下文件组成:
movie_metadata.csv:主要电影元数据文件。包含完整 MovieLens 数据集中 45,000 部电影的信息。功能包括海报、背景、预算、收入、发行日期、语言、制作国家和公司。
keywords.csv:包含我们的 MovieLens 电影的电影情节关键字。以字符串化 JSON 对象的形式提供。
Credits.csv:包含我们所有电影的演员和工作人员信息。以字符串化 JSON 对象的形式提供。
links.csv:包含完整 MovieLens 数据集中所有电影的 TMDB 和 IMDB ID 的文件。
links_small.csv:包含完整数据集中 9,000 部电影的一小部分的 TMDB 和 IMDB ID。
ratings_small.csv: 700 位用户对 9,000 部电影的 100,000 个评分的子集。