MicroLens

提供多模态短视频数据,助力推荐模型研究。

MicroLens 是一个大规模短视频推荐数据集,包含原始文本、音频、图像和视频数据,由 DeepMind 邀请的 Talk 中提出。它旨在为多模态推荐系统研究提供基础数据支持,解决短视频推荐中多模态信息利用不足的问题。该数据集支持基于 LLM 的推荐、音频/图像/视频推荐等研究方向,核心能力包括提供丰富的多模态原始数据,便于研究者训练和评估多模态推荐模型。项目处于早期阶段,但已受到关注,适合用于学术研究和工业界探索。

开源 free 视频生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 300
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类视频生成
开发团队westlake-repl
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源数据集,完全免费,无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Python
技术栈/模型audio-recommendation,foundation-models,image-recommendation,large,large-language-models,llm,llm-recommendation,short-video,text-recommendation,video,video-generation,video-generation-dataset,video-recommendation,video-understanding,video-understanding-dataset
GitHub 星标★ 300
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-09-22 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

核心亮点

  • 包含文本、音频、图像、视频四种模态原始数据,支持多模态推荐研究
  • 由 DeepMind 邀请介绍,学术背景强,数据可信度较高
  • 面向 LLM 推荐等前沿方向,适合大模型时代的研究需求

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 数据集规模与具体统计信息未明确,使用前需进一步了解

适用场景

  • 学术研究:多模态推荐算法设计与评估
  • 工业界:短视频平台推荐系统优化
  • 大模型应用:基于 LLM 的推荐模型训练与微调

替代项目

MovieLens、Amazon Reviews、Video Game Dataset

项目介绍

MicroLens 是数据集领域的开源项目,由 westlake-repl 开发,2023 年首次发布。

它收录于数据集分类,该分类目前共有 279 个项目,GitHub 星标数为 300。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-22。开源数据集,完全免费,无付费版本。

它主要面向的使用场景是:学术研究:多模态推荐算法设计与评估。同类可对比的替代方案包括 MovieLens、Amazon Reviews、Video Game Dataset。

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