电影评分预测用户行为数据集MovieRatingPredictionUserBehaviorDataset-gitutomiano
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, 数据集, 机器学习, 电影数据, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含用户对电影的评分数据，记录了用户对电影的观看行为与评分情况，适用于构建电影推荐系统和进行用户行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定特定地区，为通用电影评分数据。
数据维度：
subset_df.csv: 包含用户ID（userId），电影ID（movieId），电影标题（title）以及用户评分（rating）。
test.csv: 包含用户ID（userId）和电影ID（movieId），用于测试或预测场景。
数据格式：CSV格式，包含subset_df.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开电影评分数据集，已进行预处理，方便用于推荐系统和机器学习任务。
该数据集适合用于电影推荐系统、评分预测模型和用户行为分析。
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，如基于协同过滤的推荐算法、用户偏好建模等。
行业应用：可用于电影流媒体平台、在线视频网站等，用于改进个性化推荐系统，提升用户体验。
决策支持：支持电影内容提供商进行内容规划和用户画像分析，以优化内容策略。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统等课程的实践素材，帮助学生理解推荐算法的原理和应用。
此数据集特别适合用于构建电影推荐模型，预测用户对电影的评分，并分析用户观看行为的规律。
