机器学习、推荐系统常用数据集

机器学习、推荐系统有关数据集

在学习中整理了机器学习、推荐系统的一些数据集，希望可以对你有所帮助。

1.UCI
这是加州大学信息与计算机科学学院的一个数据库，包含了100多个数据集。
根据机器学习问题的类型对数据集进行分类。你可以找到单变量、多变量、分类、回归
或者是推荐系统的数据集。
地址：https：//archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html

2.Kaggle数据集
地址：http：//www.kaggle.com/datasets

3.计算机视觉数据集：
有大量的图像处理、计算机视觉或者是深度学习的数据集。
地址：https：//www.visualdata.io

4.亚马逊数据集
包含多个不同领域的数据集，如：公共交通、生态资源、卫星图像等
地址：https：//registry.opendata.aws

5.斯坦福大型网络数据集汇编
地址：https://snap.stanford.edu/data/

6.MovieLens
常用的电影推荐数据集，数据集有大有小，既可以进行小型的推荐系统实验，也可以提供工业级别的数据。数据集一般有四个属性，分别对应user、movie、rating、timestamp；
也有一些数据集提供了用户社会统计信息，用户属性一般包括：性别、年龄、职业等。
地址：https://grouplens.org/datasets/movielens/

7.Last.fm
Last.fm提供了用于音乐推荐的数据集。其记录了用户绑定听歌记录以及对歌曲的反馈。音乐推荐是推荐系统领域较为特殊的领域。2011年的Recsys大会专门邀请了Pandora的研究人员对音乐进行了演讲。
PPT为Music Recommendation and Discovery，地址：http:www.slideshare.net/plamere/music-recommendation-and-discovery
其中，数据集的用户还包含他们喜欢的艺术家的列表以及播放次数。
地址：http://grouplens.org/datasets/hetrec-2011/

8.Amazon Music
该数据集是2014年发布的Amazo评论数据集的更新版本，与之前版本一样，数据集包括评论（评分、文本、帮助投票）、产品元数据（描述、类别信息、价格、品牌和图像特征），
此外，此次数据集更新后，提供了更多的评论，较新的评论以及更多的元数据。

地址：https://nijianmo.github.io/amazon/index.html

9.Yahoo
数据集的大小为从4.5M到1.5G不等，分别提供了Music、Delicious Popular URLs and Tags、Movies Ratings等数据集。
但是由于最近美国的出口条令，直接从网站申请获取数据集往往会被reject。
地址：https://webscope.sandbox.yahoo.com/catalog.php?datatype=r

10.Jester
最新的数据集是来自7699位用户的超过100000个新评分，收集时间位2015.4-2019.11。
此外，收集于1999.4-2003.5之间，来自73421个用户对100个笑话中超过410万个连续评分(-10.00到+10.00)。
地址：http://eigentaste.berkeley.edu/dataset/

(3.9MB) Data from 24,983 users who have rated 36 or more jokes, a matrix with dimensions 24983 X 101.
(3.6MB) Data from 23,500 users who have rated 36 or more jokes, a matrix with dimensions 23500 X 101.
(2.1MB) Data from 24,938 users who have rated between 15 and 35 jokes, a matrix with dimensions 24,938 X 101.

地址：https://goldberg.berkeley.edu/jester-data/

11.Retailrocket
该数据集由三个文件组成：一个包含行为数据的文件(events.csv)、一个包含项目属性的文件(item properties.сsv)
和一个描述类别树的文件(category tree.сsv)。数据是从电子商务网站收集的，是原始数据没有内容转换，
并且出于机密的问题，所有值经过哈希处理。其目的是为了隐式反馈推荐领域的研究。

地址：https://www.kaggle.com/retailrocket/ecommerce-dataset

12.Book-Crossing Dataset
包含278858个用户对271379本书的1149780个评分数据。数据集包含：BX-Users、BX-Books、BX-Book-Rating。
此外，提供了SQL和CSV的格式。
地址：http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~cziegler/BX/

13.Steam Video Games（9MB）
该数据集包括：user-id、game-title、behavior-name、value。行为包括purchase和play。
当在购买时，值为1，为play时，值为用户玩游戏的小时数。
地址：https://www.kaggle.com/tamber/steam-video-games/data
14.Anime
此数据集包含来自12294动画, 73516用户的用户偏好数据信息。
内容：Anime.csv、rating.csv
地址：https://www.kaggle.com/CooperUnion/anime-recommendations-database

15.Epinions
Epinions是一个网站，用户可以评论产品，其特点是用户根据评论被认为有用的程度获得报酬(收入分享计划)。
地址：http://www.trustlet.org/epinions.html

16.Julian McAuley
该数据集是加州大学圣地亚哥分校实验室整理的数据集，包含多个用于推荐系统的数据集，非常值得收藏。
地址：https://cseweb.ucsd.edu/~jmcauley/datasets.html

17.Chicago Entree
该数据集包含Date, IP, Entry point, Rated restaurant1, …, Rated restaurantN, End point。是对芝加哥餐厅的评论数据集。
地址：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Entree+Chicago+Recommendation+Data

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