电影数据分析与内容推荐数据集MovieDataAnalysisandContentRecommendation-ooihiangee
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 推荐系统, 数据分析, 文本分析, 电影类型, 演员, 导演, 票房预测
数据概述：
该数据集包含来自电影数据库的数据，记录了电影的详细信息，包括电影名称、剧情简介、类型、演员、导演、关键词和评分等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但可以推断为电影上映至今的累计数据。
地理范围：数据涵盖全球电影市场，记录了不同国家和地区的电影作品信息。
数据维度：数据集包含“new_id”（新ID），“id”（原始ID），“original_title”（原始标题），“homepage”（主页链接），“overview”（剧情简介），“genres”（电影类型），“cast”（演员），“vote_average”（平均评分），“director”（导演），“keywords”（关键词），“keywords_clean”（清洗后的关键词），“genres_bin”（电影类型二值化），“cast_bin”（演员二值化），“director_bin”（导演二值化），“words_bin”（词汇二值化）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为clean_movies2.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的电影数据库，并经过数据清洗和预处理。该数据集特别适用于电影数据分析、内容推荐系统构建和电影票房预测等任务。
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：适用于电影产业研究、观众行为分析、电影类型与票房关联性研究等学术研究。
行业应用：可以为电影发行、流媒体平台提供数据支持，例如电影推荐、内容个性化推荐、电影市场趋势分析等。
决策支持：支持电影投资决策、电影宣传策略制定、以及电影内容创作优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索电影特征与观众偏好之间的关系，构建个性化推荐模型，并为电影产业提供数据驱动的决策支持。
