电影评分用户行为数据集MovieRatingsUserBehaviorDataset-ricardobaezacandor
数据来源：互联网公开数据
标签：电影评分, 用户行为分析, 推荐系统, 电影推荐, 情感分析, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像
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记录，记录了用户对不同电影的评分情况，可用于用户行为分析、电影推荐等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的评分数据集。
地理范围：数据未明确标注用户来源地，但可用于全球范围内的用户行为分析。
数据维度：数据集包括“userId”（用户ID）、“title”（电影标题）和“rating”（用户评分）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为movie_ratings_df.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的电影评分数据集，已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于电影推荐系统、用户行为分析和情感分析等领域。
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：适用于电影推荐算法、用户画像构建、情感分析等学术研究。
行业应用：可以为电影流媒体平台、电影推荐网站等提供数据支持，用于提升用户体验和个性化推荐效果。
决策支持：支持电影内容制作方进行市场调研，了解观众偏好，优化影片发行策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生理解推荐系统原理和用户行为分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户对不同电影的评分规律，构建个性化推荐模型，提升用户满意度。
