movielens相关数据集进行实验分析，movielens是在2011年第五届ACM关于推荐系统会议（简称RecSys）上公开的数据集，数据包含了2113个用户，70000部电影，以及用户对电影的855,598词评分，评分范围是[0,5]。数据集可以在grouplens中找到。
http://grouplens.org/datasets/movielens/
【以上链接中的电影数据集比较多，根据自己的情况进行下载和分析】
https://grouplens.org/datasets/movielens/
以上链接中的数据要做一个精确的认识和了解分析。
BookCrossing（BX）数据集由Cai-Nicolas Ziegler在Book-Crossing社区进行为期4周的爬行（2004年8月/ 9月）收集，得到了Humankind Systems首席技术官Ron Hornbaker的许可。 它包含278,858位用户（匿名但有人口统计信息），提供1,149,780个评分（显性/隐性），约271,379本书。
https://grouplens.org/datasets/book-crossing/
http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~cziegler/BX/
来自加州大学伯克利分校的Ken Goldberg也发布了Jester Joke推荐系统的数据集。 该数据集包含来自73,496个用户的100个笑话的410万连续评级（-10.00到+10.00）。
https://grouplens.org/datasets/jester/
第二届推荐系统信息异构和融合国际研讨会（HetRec 2011，http：//ir.ii.uam.es/hetrec2011）发布了Delicious，Last.fm Web 2.0，MovieLens，IMDb和烂番茄的数据集。 这些数据集包含来自约2,000个用户的集合的社交网络，标记和资源消耗（网页书签和音乐艺术家收听）信息。
数据集由UniversidadAutónomadeMadrid（http://ir.ii.uam.es）的信息检索小组生成。 在使用这些数据集之前，请查看README文件以获取使用许可证和其他详细信息。
“基于真实用户反馈调查推荐系统中的意外发现”的数据集：
Denis Kotkov，Joseph A. Konstan，Qian Zhao和Jari Veijalainen。 2018.基于真实用户反馈调查推荐系统中的意外情况。 在SAC 2018年会议论文集：应用计算研讨会上，法国波城，2018年4月9日至13日（SAC 2018），10页。 DOI：10.1145 / 3167132.3167276
https://grouplens.org/datasets/serendipity-2018/