电影推荐系统数据集MovieRecommendationSystemDataset-hanahelaly
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 协同过滤, 用户行为分析, 评分预测, 电影标签, 电影信息, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自MovieLens的数据，记录了用户对电影的评分、标签以及电影元数据信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1990年代到2010年代初，反映了电影行业与用户观影行为的变迁。
地理范围：数据主要来源于北美地区的用户，但电影信息涵盖全球范围。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，包含以下关键信息：
links.csv：电影ID与IMDb和TMDB ID的映射关系。
movies.csv：电影的ID、标题和流派信息。
ratings.csv：用户对电影的评分，以及评分发生的时间戳。
tags.csv：用户为电影添加的标签，以及标签添加的时间戳。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于MovieLens项目，经过整理和匿名化处理，用于研究和开发电影推荐系统。
该数据集适合用于电影推荐系统、用户行为分析和情感分析等研究。
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：适用于推荐系统、用户行为分析和数据挖掘等领域的学术研究，如协同过滤算法、基于内容的推荐算法、情感分析等。
行业应用：可以为电影流媒体平台、电影推荐网站提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像分析、电影内容分析等方面。
决策支持：支持电影公司和发行商的市场分析，帮助其了解观众偏好，优化电影发行策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和推荐系统课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践和理解推荐系统。
此数据集特别适合用于探索用户对电影的评分和标签与电影特征之间的关系，从而构建个性化的电影推荐模型，提升用户体验。
