第一步：收集和清洗数据
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筛选movies_df中的特征
movies_df = movies_df[['movieRow','movieId','title']]
#筛选三列出来
movies_df.to_csv('./ml-latest-small/moviesProcessed.csv', index=False, header=True, encoding='utf-8')
#生成一个新的文件moviesProcessed.csv
movies_df.tail()
结果：
第二步：创建电影评分矩阵rating和评分纪录矩阵recor
注：如果数据出现较多的NaNN，对后面的运算影响较大
rating_norm =np.nan_to_num(rating_norm)
#对值为NaNN进行处理，改成数值0
rating_norm
结果：
查看训练结果: 在终端输入 tensorboard --logir=./
第五步：评估模型
还是比较难的呢！到此结束！
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