电影评分用户行为数据集MovieRatingsUserBehaviorDataset-priyanshukumar02
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为分析, 评分数据, 协同过滤, 推荐系统, 数据挖掘, 时间序列分析, 电影数据
数据概述：
该数据集包含来自公开电影评分网站的用户评分数据，记录了用户对电影的评分行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户评分的时间戳信息，可以进行时间序列分析。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常代表全球范围内的用户行为。
数据维度：包括“userId”（用户ID），“movieId”（电影ID），“rating”（用户评分，如1-5分），“timestamp”（评分时间戳）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为ratings.csv，便于数据分析和处理。
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标准化处理。
该数据集适合用于构建推荐系统、用户行为分析和电影票房预测等领域。
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：适用于推荐系统、用户行为分析、社交网络分析等领域的研究，如用户偏好建模、评分预测等。
行业应用：可以为电影行业、流媒体平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建和电影市场分析方面。
决策支持：支持电影发行商、视频平台等进行内容推荐、用户运营和市场策略优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统和用户行为分析。
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，并实现对用户偏好和电影市场趋势的深入理解。
