电影评分与用户偏好数据集MovieLensLatestSmallDataset-100k-adityakaranth
数据来源：互联网公开数据
标签：电影评分，用户行为，数据集，推荐系统，机器学习，数据挖掘，娱乐产业，用户分析
数据概述： 该数据集包含来自MovieLens平台的电影评分数据，记录了用户对电影的评分行为和偏好。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2023年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的用户，主要为MovieLens平台的注册用户。
数据维度：数据集包括用户ID，电影ID，评分分数，评分时间等信息。还包括电影的基本信息，如标题，类型，发布年份等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于MovieLens平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统，用户行为分析，机器学习等领域的研究和应用，特别是在电影推荐，用户偏好挖掘等技术任务中具有重要价值。
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，用户行为模式，电影流行趋势等学术研究，如用户评分分布分析，电影类型偏好研究等。
行业应用：可以为电影行业，娱乐平台提供数据支持，特别是在个性化推荐，用户画像构建和内容推荐方面。
决策支持：支持电影推荐策略的制定和优化，帮助电影平台和娱乐公司提升用户体验和用户粘性。
教育和培训：作为数据科学，推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析，推荐算法等相关技术。
此数据集特别适合用于探索用户电影偏好与评分行为的规律与趋势，帮助用户实现精准的电影推荐，优化推荐算法，提升用户体验和满意度，为电影行业和娱乐平台提供数据支持。
