要为推荐系统项目选择数据集，首先要确定项目的目标和约束。推荐系统通常需要包含用户-物品交互（例如，评分、点击、购买）以及有关用户或物品的元数据（例如，人口统计信息、产品类别）的数据集。例如，如果您要构建电影推荐系统，则可以使用 MovieLens 数据集，该数据集包括用户评分和电影类型。如果您的重点是电子商务，则 Amazon 产品数据集提供产品评论和购买历史记录。确保数据集的大小与您的计算资源相匹配——较小的数据集（如 MovieLens-100K）更容易进行原型设计，而较大的数据集（如 Netflix Prize 数据）则需要像 Spark 这样的分布式计算框架。此外，检查数据稀疏性：大多数用户只有少量交互的数据集可能难以使用协同过滤技术。
接下来，评估数据质量和预处理要求。查找完整性（缺少值、重复项）和一致性（例如，统一的评分标准）。例如，如果数据集包含 1-5 星的用户评论，请确保所有条目都符合该范围。元数据质量也很重要：项目描述应该有意义（例如，零售中的产品类别），用户人口统计信息（年龄、位置）应该结构化。像 Goodreads-Books 这样的数据集包括书名、作者和类型，可以增强基于内容的推荐。如果数据需要大量清理（例如，解析评论中的非结构化文本），请考虑预处理所需的时间。对于隐式反馈（例如，点击或浏览量），请确保数据集捕获有意义的信号——例如，YouTube 的推荐系统很大程度上依赖于观看时长和会话数据。
最后，考虑可访问性和伦理问题。像 MovieLens 或 Yelp Open Dataset 这样的公共数据集是免费且有详细文档的，这使它们成为实验的理想选择。专有数据集（例如，内部公司数据）可能需要法律批准和匿名化。请注意 GDPR 等隐私法规——避免使用包含个人身份信息 (PII) 的数据集，除非经过适当的匿名化处理。此外，评估潜在的偏见：偏向特定类型的音乐推荐数据集可能对不同的受众表现不佳。像 TensorFlow Datasets 或 Hugging Face 这样的工具简化了对精选数据集的访问。如果不存在合适的数据集，请考虑合成数据生成（例如，使用 Python 的 Faker 库）或网络抓取（在法律范围内）。始终通过使用基本算法（例如，矩阵分解）测试一小部分子集来验证数据集的相关性，以在全面实施之前评估可行性。