《表1 ML-100k数据集》

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《基于双层相似度的协同过滤推荐算法》

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ML-100k数据集参数见表1。每一个用户通过一个用户ID唯一标识，每一部电影通过一个电影ID标识，每条评分数据是一个由用户ID、电影ID、评分值、评分时间组成的四元组，评分值r∈{1，2，3，4，5}，稀疏度[18]计算公式见式（21），其中N为评价条数。根据文献[4]，将用户年龄分为1~10、11~20、21~30、31~40、41~50、51~60、61~70、71~80，用离散的8个数字标识，同样用离散的整数标识2种性别和21种职业，则最多可将用户分成336组。具体的用户组数目将根据评分数据中涉及的用户根据式（9）进行分组。