电影评分预测用户行为数据集MovieRatingPredictionUserBehaviorDataset-vxmindset22
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, 机器学习, 数据集, 电影数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含用于电影评分预测的用户行为数据，记录了用户对电影的评分记录，适用于构建电影推荐系统和用户行为分析模型。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，用于模拟用户评分行为。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于构建通用的电影推荐模型。
数据维度：数据集包括用户ID（userId）、电影ID（movieId）和评分（rating）三个主要维度。X_train.csv和X_test.csv文件包含用户和电影的ID，Y_train.csv和Y_test.csv文件包含对应的评分数据。
数据格式：数据以CSV格式存储，包括X_train.csv, X_test.csv, Y_train.csv, Y_test.csv四个CSV文件，以及datasets.pkl和true_data.json两个辅助文件，便于数据读取与分析。
来源信息：数据来源未明确标注，但数据集结构清晰，适合用于机器学习模型训练与评估。
该数据集适合用于电影推荐系统、用户行为分析和评分预测模型的构建与研究。
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、协同过滤算法等领域的研究，可以用于评估不同推荐模型的性能。
行业应用：可以为电影流媒体平台、在线视频网站等提供数据支持，用于构建个性化推荐系统，提升用户体验。
决策支持：支持电影推荐平台的个性化推荐策略制定，优化用户推荐结果，提升用户粘性。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生理解推荐系统的原理和实现方法。
此数据集特别适合用于构建和评估电影评分预测模型，探索用户评分行为规律，并优化推荐系统的效果。
