← Recommendation Systems

Papers with Code · CC BY-SA 4.0

MovieLens 10M

아카이브 평가 17건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

원본 데이터셋 링크 1

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
Bayesian timeSVD++ flipped	RMSE 0.7485	On the Difficulty of Evaluating Baselines: A Study on Recommender Systems 2019-05-04	코드 1 · 코드 2
Bayesian timeSVD++	RMSE 0.7523	On the Difficulty of Evaluating Baselines: A Study on Recommender Systems 2019-05-04	코드 1 · 코드 2
Bayesian SVD++	RMSE 0.7563	On the Difficulty of Evaluating Baselines: A Study on Recommender Systems 2019-05-04	코드 1 · 코드 2
MRMA	RMSE 0.7634	Mixture-Rank Matrix Approximation for Collaborative Filtering 2017-12-01	코드 1
Sparse FC	RMSE 0.769	Kernelized Synaptic Weight Matrices 2018-07-01	코드 1 · 코드 2
CF-NADE	RMSE 0.771	A Neural Autoregressive Approach to Collaborative Filtering 2016-05-31	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
SGD MF	RMSE 0.772	On the Difficulty of Evaluating Baselines: A Study on Recommender Systems 2019-05-04	코드 1 · 코드 2
I-CFN	RMSE 0.7767	Hybrid Recommender System based on Autoencoders 2016-06-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
GC-MC	RMSE 0.777	Graph Convolutional Matrix Completion 2017-06-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17
I-AutoRec	RMSE 0.782	AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering 2015-05-18	코드 1 · 코드 2
FedPerGNN	RMSE 0.793	A federated graph neural network framework for privacy-preserving personalization 2022-06-02	코드 1
U-CFN	RMSE 0.7954	Hybrid Recommender System based on Autoencoders 2016-06-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
Factorization with dictionary learning	RMSE 0.799	Dictionary Learning for Massive Matrix Factorization 2016-05-03	코드 1
FedGNN	RMSE 0.803	FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation 2021-02-09	연결 없음
U-RBM	RMSE 0.823	On the Difficulty of Evaluating Baselines: A Study on Recommender Systems 2019-05-04	코드 1 · 코드 2
scaled-CER	MAP@5 0.1536 NDCG@5 0.1846 MAP@15 0.1568 NDCG@15 0.2546 MAP@30 0.1671 NDCG@30 0.2971	The complementarity of a diverse range of deep learning features extracted from video content for video recommendation 2020-11-21	코드 1
SVD-AE	HR@10 0.3676 HR@100 0.648 nDCG@10 0.3775 nDCG@100 0.4697 PSP@10 0.0493	SVD-AE: Simple Autoencoders for Collaborative Filtering 2024-05-08	코드 1 · 코드 2