电影推荐系统用户评分预测数据集MovieRecommendationUserRatingPrediction-leonatorres
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为, 评分预测, 协同过滤, 机器学习, 数据分析, 推荐系统, 预测模型
数据概述：
该数据集包含用于电影推荐系统用户评分预测的数据，记录了用户对电影的预测评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为静态预测数据集。
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：包括“userId_movieId”（用户ID与电影ID的组合）和“rating”（预测评分）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv，便于数据分析与模型构建。
来源信息：数据来源于公开的电影推荐竞赛或数据集，已进行预处理。
该数据集适合用于推荐系统算法的开发和评估，特别是基于用户行为的评分预测模型。
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、机器学习等领域的学术研究，例如预测算法的性能评估与优化。
行业应用：为电影平台、视频网站等提供用户个性化推荐服务，提高用户粘性。
决策支持：支持推荐系统策略制定，优化电影内容的推荐策略。
教育和培训：作为推荐系统课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解推荐算法。
此数据集特别适合用于构建和评估评分预测模型，例如协同过滤、矩阵分解等，以提升推荐系统的准确性。
