电影剧情与嵌入向量分析数据集MoviePlotandEmbeddingVectorAnalysisDataset-vishrutgroveralt
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 剧情, 文本分析, 嵌入向量, 自然语言处理, 情感分析, 电影推荐, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含电影剧情文本信息及其对应的嵌入向量，旨在支持电影剧情分析、情感分析与推荐系统研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态电影信息集合。
地理范围：数据覆盖全球电影市场，不限定具体国家或地区。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
rank：电影排名。
title：电影标题。
genre：电影类型，以列表形式呈现。
wiki_plot：维基百科上的电影剧情摘要。
imdb_plot：IMDB上的电影剧情摘要。
数据格式：数据以CSV和NPY两种格式提供，CSV文件（movies.csv）包含结构化文本信息，NPY文件（movie_embeddings.npy）包含电影的嵌入向量，便于进行文本分析与机器学习建模。
来源信息：数据集来源于公开的电影信息资源，并进行了初步的整理和清洗。
该数据集特别适合用于电影剧情分析、情感分析、电影推荐系统构建、以及探索剧情文本与嵌入向量之间的关系。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、信息检索、推荐系统等领域的学术研究，如电影剧情的语义分析、情感分析、电影相似度计算等。
行业应用：为电影行业、流媒体平台、电影推荐网站提供数据支持，尤其在构建个性化推荐系统、提升用户体验等方面具有实用价值。
决策支持：支持电影制作公司、发行商进行市场分析，帮助其了解观众喜好、优化电影内容策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分析与推荐系统构建。
此数据集特别适合用于探索电影剧情的内在规律，构建高效的电影推荐模型，以及提升用户对电影内容的理解与感知。
