电影评分预测数据集MovieRatingPredictionDataset-ntnhan54
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, 推荐系统, 数据分割, 时间序列分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电影评分网站的用户对电影的评分记录，旨在用于构建和评估电影推荐模型。主要特征如下：
时间跨度：数据集中包含评分的时间戳信息，但具体时间范围未明确标注，可用于分析用户行为随时间的变化。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为全球范围内的电影评分数据。
数据维度：数据集包含以下字段：
userId：用户ID。
movieId：电影ID。
rating：用户对电影的评分。
timestamp：评分发生的时间戳。
sid：会话ID。
uid：用户ID的另一种表示形式。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和val.csv三个文件，分别对应训练集、测试集和验证集，方便模型训练和评估。
来源信息：数据来源于公开的电影评分数据集，已进行预处理，并划分为训练集、验证集和测试集，方便模型评估。
该数据集适合用于构建和评估电影推荐系统，以及进行用户行为分析。
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学术研究，如协同过滤算法、基于内容的推荐算法、时间序列分析等。
行业应用：为电影、视频平台提供数据支持，用于构建个性化推荐系统，提升用户体验。
决策支持：支持平台运营方进行用户画像分析、内容推荐策略优化等决策。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和技术。
此数据集特别适合用于探索用户评分行为模式，构建精准的电影推荐模型，提升平台的用户满意度和内容消费量。
