电影推荐系统用户行为数据集MovieRecommendationSystemUserBehaviorDataset-myr9988
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为分析, 评分预测, 标签分析, 电影元数据, 协同过滤, 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，是构建和评估电影推荐系统的常用数据集。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但通常用于模拟过去的用户行为。
地理范围：数据来源未明确，但MovieLens数据集通常包含了来自全球用户的电影评分和标签数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要数据项包括：
链接数据 (links.csv)：包含电影ID、IMDB ID和TMDB ID。
标签数据 (tags.csv)：包含用户ID、电影ID、标签和时间戳。
评分数据 (ratings.csv)：包含用户ID、电影ID、评分和时间戳。
电影数据 (movies.csv)：包含电影ID、电影标题和电影类型。
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，该项目致力于收集和发布电影评分数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于电影推荐系统、用户行为分析和机器学习模型的研究。
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、情感分析等领域的学术研究。
行业应用：可用于构建电影推荐系统、个性化电影推荐服务。
决策支持：支持电影平台的用户行为分析、内容推荐策略优化。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料。
此数据集特别适合用于探索用户对电影的评分模式、标签偏好，以及构建基于用户和电影特征的推荐模型，从而实现个性化电影推荐。
