电影评分用户行为分析数据集MovieRatingUserBehaviorAnalysis-sennikovandrey
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为分析, 评分预测, 协同过滤, 推荐系统, 数据挖掘, 机器学习, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自电影评分平台的用户对电影的评分数据，记录了用户对电影的偏好及评分情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态用户评分快照。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析用户对电影的普遍偏好。
数据维度：数据集包括“movie_id”（电影ID）、“user_id”（用户ID）和“rating”（用户评分）三个关键字段，适用于构建推荐模型。
数据格式：CSV格式，包含df_train_als.csv和df_test_als.csv两个文件，分别代表训练集和测试集，便于模型训练与评估。
来源信息：数据来源未具体说明，但数据已进行结构化处理，可以直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析和评分预测等领域的研究。
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：适用于推荐系统、用户行为分析等领域的研究，如基于协同过滤的推荐算法、用户偏好分析等。
行业应用：可以为电影推荐平台、视频网站等提供数据支持，尤其在个性化推荐、用户画像构建等方面具有实用价值。
决策支持：支持电影平台优化内容推荐策略，提升用户满意度和平台活跃度。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和用户行为。
此数据集特别适合用于探索用户评分模式，构建个性化推荐模型，帮助用户实现更精准的电影推荐。
