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步骤二：准备实验数据__快速入门_推荐引擎-阿里云

操作如下：

下载实验数据
解压数据

1. 下载实验数据

本实验将会使用公开数据集 MovieLens (ml-100k)作为数据源，该数据集可以通过网页https://grouplens.org/datasets/movielens/?spm=5176.docshujia/RE/startup/re-startup-pre1.2.5.ekLsL3 下载。

2. 解压数据

下载完成后解压缩，目录中会有多个文件，其中我们实验中会用到以下几个数据文件：

u.user：用户信息
u.item：电影信息
u.data：用户对电影的评分信息

具体的表结构如下：

用户表 users：

字段名	字段含义
User_id	用户标识，数值型，唯一标识一个用户
Age	年龄，数值型
Gender	性别，字符串型，M:男，F:女
Occupation	职业，字符串型，如student，artist等
Zip_code	邮编，字符串型，用户邮寄地址的邮编

电影信息表 movies：

字段名	字段含义
movie_id	电影标识，唯一标识一部电影
movie_title	电影名字
release_date	上映日期
video_release_date	VCD发行日期
IMDb_URL	在IMDB中的链接地址
Unknown	电影类型为“未知”，1：是 0：否
Action	电影类型为“动作片”，1：是 0：否
Adventure	电影类型为“探险片”，1：是 0：否
Animation	电影类型为“动画片”，1：是 0：否
Childrens	电影类型为“儿童片”，1：是 0：否
Comedy	电影类型为“喜剧片”，1：是 0：否
Crime	电影类型为“犯罪片”，1：是 0：否
Documentary	电影类型为“纪录片”，1：是 0：否
Drama	电影类型为“喜剧片”，1：是 0：否
Fantasy	电影类型为“幻想片”，1：是 0：否
Film_Noir	电影类型为“黑色片”，1：是 0：否
Horror	电影类型为“恐怖片”，1：是 0：否
Musical	电影类型为“英语片”，1：是 0：否
Mystery	电影类型为“推理片”，1：是 0：否
Romance	电影类型为“爱情片”，1：是 0：否
Sci_Fi	电影类型为“科幻片”，1：是 0：否
Thriller	电影类型为“惊悚片”，1：是 0：否
War	电影类型为“战争片”，1：是 0：否
Western	电影类型为“西部片”，1：是 0：否

用户评分表 ratings：

字段名	字段含义
User_id	用户标识，数值型，唯一标识一个用户
Movie_id	电影标识，数值型，唯一标识一部电影
Rating	用户评分，数值型，从1-5,的整数
Timestamps	用户评分时间，数值型，Unix时间，即从1970/1/1开始的秒数

最后更新：2016-11-23 17:16:08

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