movielens相關數據集進行實驗分析，movielens是在2011年第五屆ACM關於推薦系統會議（簡稱RecSys）上公開的數據集，數據包含了2113個用戶，70000部電影，以及用戶對電影的855,598詞評分，評分範圍是[0,5]。數據集可以在grouplens中找到。
http://grouplens.org/datasets/movielens/
【以上鍊接中的電影數據集比較多，根據自己的情況進行下載和分析】
https://grouplens.org/datasets/movielens/
以上鍊接中的數據要做一個精確的認識和了解分析。
BookCrossing（BX）數據集由Cai-Nicolas Ziegler在Book-Crossing社區進行爲期4周的爬行（2004年8月/ 9月）收集，得到了Humankind Systems首席技術官Ron Hornbaker的許可。 它包含278,858位用戶（匿名但有人口統計信息），提供1,149,780個評分（顯性/隱性），約271,379本書。
https://grouplens.org/datasets/book-crossing/
http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~cziegler/BX/
來自加州大學伯克利分校的Ken Goldberg也發佈了Jester Joke推薦系統的數據集。 該數據集包含來自73,496個用戶的100個笑話的410萬連續評級（-10.00到+10.00）。
https://grouplens.org/datasets/jester/
第二屆推薦系統信息異構和融合國際研討會（HetRec 2011，http：//ir.ii.uam.es/hetrec2011）發佈了Delicious，Last.fm Web 2.0，MovieLens，IMDb和爛番茄的數據集。 這些數據集包含來自約2,000個用戶的集合的社交網絡，標記和資源消耗（網頁書籤和音樂藝術家收聽）信息。
數據集由UniversidadAutónomadeMadrid（http://ir.ii.uam.es）的信息檢索小組生成。 在使用這些數據集之前，請查看README文件以獲取使用許可證和其他詳細信息。
“基於真實用戶反饋調查推薦系統中的意外發現”的數據集：
Denis Kotkov，Joseph A. Konstan，Qian Zhao和Jari Veijalainen。 2018.基於真實用戶反饋調查推薦系統中的意外情況。 在SAC 2018年會議論文集：應用計算研討會上，法國波城，2018年4月9日至13日（SAC 2018），10頁。 DOI：10.1145 / 3167132.3167276
https://grouplens.org/datasets/serendipity-2018/