啥是Movielens？

Movielens是一个超级酷的数据集， 它有hen许多关于电影的信息，比如用户给电影的评分啦，用户的性别啦，电影的名字啦，电影的类型啦，电影的海报啦，等等等等。就像一个巨巨大的电影图书馆，里面装满了各种电影的知识。

为啥我们要学Movielens？

基本上原因是通过学Movielens， 我们Neng学会怎么琢磨这些个电影数据，然后就NengZuo出geng优良的电影推荐系统啦！就像魔法一样，帮你找到你中意kan的电影，是不是hen神奇？

怎么学Movielens？

先说说我们要下载Movielens的数据集。数据集就像是一本书，我们要先拿到这本书，才Neng开头阅读。然后我们要学会怎么读懂这本书，也就是学会怎么琢磨这些个电影数据。

下载数据集

你Neng去Movielens的官方网站下载数据集，网址是http://grouplens.org/datasets/movielens/。在那里你Neng找到hen许多版本的数据集，比如1M、10M的，个个版本的数据量dou不一样。

琢磨数据集

拿到数据集后我们要学会怎么琢磨它。这就像是要学会怎么读懂一本书的内容。我们Neng用Python这样的编程语言来帮我们琢磨数据。

学推荐系统

推荐系统就像是电影图书馆的导览员，它会根据你的喜优良给你推荐电影。我们Neng通过学Movielens，来了解推荐系统是怎么干活的，然后自己也NengZuo一个这样的导览员。

推荐系统的基础

推荐系统的基础就是用户的行为数据， 比如用户kan了哪些电影，给了哪些电影评分。我们Neng通过琢磨这些个数据，来找到用户的喜优良。

推荐算法

推荐算法有hen许多种， 比如基于内容的推荐，基于用户的推荐，还有基于模型的推荐。我们Neng是怎么干活的。

提升推荐效果

学了Movielens和推荐系统之后我们就Neng尝试提升推荐效果了。比如我们Neng尝试优化算法，或者加入geng许多的用户数据，来让推荐系统geng加精准。

实践是Zui优良的老师

再说说我们要记住实践是Zui优良的老师。只有动手Zuo，才Neng真实正掌握这些个知识。所以赶迅速开头你的Movielens之旅吧！

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