推荐系统常用的：
1)MovieLens
MovieLens数据集中，用户对自己看过的电影进行评分，分值为1～5。MovieLens包括两个不同大小的库，适用于不同规模的算法．小规模的库是943个独立用户对1682部电影作的10000次评分的数据；大规模的库是6040个独立用户对3900部电影作的大约100万次评分。
2)EachMovie
HP/Compaq的DEC研究中心曾经在网上架设EachMovie电影推荐系统对公众开放．之后，这个推荐系统关闭了一段时间，其数据作为研究用途对外公布，MovieLens的部分数据就是来自于这个数据集的．这个数据集有72916个用户对l628部电影进行的2811983次评分。早期大量的协同过滤的研究工作都 是基于这个数据集的。2004年HP重新开放EachMovie，这个数据集就不提供公开下载了。
3)BookCrossing
这个数据集是网上的Book-Crossing图书社区的278858个用户对271379本书进行的评分，包括显式和隐式的评分。这些用户的年龄等人口统计学属性(demographic feature)都以匿名的形式保存并供分析。这个数据集是由Cai-Nicolas Ziegler使用爬虫程序在2004年从Book-Crossing图书社区上采集的。
4)Jester Joke
Jester Joke是一个网上推荐和分享笑话的网站。这个数据集有73496个用户对100个笑话作的410万次评分。评分范围是-10~10的连续实数。这些数据是由加州大学伯克利分校的Ken Goldberg公布的。
5)Netflix
这个数据集来自于电影租赁网址Netflix的数据库。Netflix于2005年底公布此数据集并设立百万美元的奖金(netflix prize)，征集能够使其推荐系统性能上升10％的推荐算法和架构。这个数据集包含了480189个匿名用户对大约17770部电影作的大约lO亿次评分。
6)Usenet Newsgroups
这个数据集包括20个新闻组的用户浏览数据。最新的应用是在KDD2007上的论文。新闻组的内容和讨论的话题包括计算机技术、摩托车、篮球、政治等。用户们对这些话题进行评价和反馈。
7)UCI知识库
UCI知识库是Blake等人在1998年开放的一个用于机器学习和评测的数据库，其中存储大量用于模型训练的标注样本。
其他：
8）http://snap.stanford.edu/na09/resources.html
9）http://archive.ics.uci.edu/ml/
10）http://www.ituring.com.cn/article/details/1188
转自： http://www.cnblogs.com/zz-boy/archive/2012/08/27/2658063.html
来源：https://www.cnblogs.com/wentingtu/p/3579803.html