![AI源码解读:卷积神经网络(CNN)深度学习案例:Python版](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/399/47216399/b_47216399.jpg)
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1.3.1 数据预处理
本部分包括数据集获取和数据预处理。
1.数据集获取
MovieLens 1M数据集包括6000个用户对4000部电影的1亿条评论。下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-1m.zip。数据集分为用户数据、电影数据和评分数据。相关代码如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/AEF001/26580728501158706/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P17_1826.jpg?sign=1739135695-EdoRyP8DXhrjQjyyRL5Ta2Lh9C78uVAH-0-f6384321246eecb02df093758d42fbde)
![](https://epubservercos.yuewen.com/AEF001/26580728501158706/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P18_7324.jpg?sign=1739135695-jCMQ4exMf4CI6kBmU9IqYjYKCDqeWF6p-0-0753f5f9d74c2043b8723ede53272e8c)
成功下载并提取数据集的提示信息如图1-4所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/AEF001/26580728501158706/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P19_1834.jpg?sign=1739135695-RmhVg916dak22Vtcik9d0xHwKwg1LYOP-0-37658cc6925a57c590848b337d6e1e77)
图1-4 成功下载并提取数据集
2.数据预处理
本数据集由3个文件构成,不同文件内数据的格式不同,需要不同的方法对其进行预处理,如图1-5所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/AEF001/26580728501158706/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P19_1839.jpg?sign=1739135695-G1aiGX2M6KChbEbfwlU96YdHUyHGb4n0-0-dfa3824635dbde5e736e9343e5370875)
图1-5 预处理前的电影数据
电影ID(Movie ID)本身为数字不用处理,电影类别(Genres)是分类字段,需要转换为数字。首先,将Genres中的类别转换成字符串到数字的字典;其次,将每个电影的Genres字段转换成数字列表,因为有些电影是多个Genres的组合。去掉电影名称(Title)中的年份,方法与类别字段一样,创建文本到数字的字典;最后,将Title中的描述转换成数字的列表。
注意:Genres和Title字段长度应统一,以便于在神经网络中处理,不足部分用数字填充。相关代码如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/AEF001/26580728501158706/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P19_7325.jpg?sign=1739135695-xjT3wq6ScUpm1uSHKNcDpZ0ItMZ7Q9bI-0-f6a0af444c8c668ebc9cd582133cfcab)
经过预处理后的电影数据如图1-6所示,全部由数字组成,便于处理。
![](https://epubservercos.yuewen.com/AEF001/26580728501158706/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P20_1873.jpg?sign=1739135695-sbDtn3BjLeuSJgY64QNGPczg6T46o478-0-32f63dfa8b13ffbadff2c24d667dbbe9)
图1-6 经过预处理后的电影数据