电影数据库评分数据集TMDBRatings数据集-sayidinaahmadalq
数据来源：互联网公开数据
标签：电影评分，数据集，电影推荐，用户评价，数据分析，机器学习，娱乐产业，电影研究
数据概述： 该数据集来自The Movie Database (TMDB)，记录了用户对电影的评分信息，适用于电影推荐，用户行为分析等任务。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电影评分。
数据维度：数据集包括电影ID，用户ID，评分，评分时间等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于The Movie Database (TMDB)的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电影推荐系统，用户行为分析，电影研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，推荐算法优化等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于电影推荐系统研究，用户行为分析等，如用户偏好分析，评分预测等。
行业应用：可以为电影发行和营销行业提供数据支持，特别是在推荐系统开发，用户反馈分析方面。
决策支持：支持电影推荐系统的优化，帮助电影公司制定更好的发行和推广策略。
教育和培训：作为电影研究，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统，用户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索电影评分的规律与趋势，帮助用户实现电影推荐系统的构建和优化，提高用户体验和电影公司的市场竞争力。
