电影评分用户行为数据集MovieRatingUserBehaviorDataset-faiyazsadi
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为, 评分预测, 协同过滤, 数据分析, 机器学习, 推荐系统, 电影数据
数据概述：
该数据集包含来自电影评分平台的用户评分数据，记录了用户对电影的评分记录，可用于分析用户偏好和构建推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为用户对电影的评分行为。
数据维度：包括用户ID（userId）、电影ID（movieId）、用户对电影的评分（rating）以及一个未知的字段（Und），Und字段的值均为NaN，可能在数据清洗或预处理中被移除。
数据格式：CSV格式，文件名为finalcsv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于电影推荐系统的开发、用户行为分析和评分预测等任务。
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、用户行为分析等研究，如用户偏好建模、电影相似度计算等。
行业应用：可以为电影流媒体平台、视频网站等提供数据支持，用于改进个性化推荐、提升用户体验。
决策支持：支持平台进行用户画像分析，优化内容推荐策略，提高用户粘性。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解推荐系统原理。
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，提升推荐精度。
