电影推荐系统用户行为数据集MovieLensSmallUserBehaviorDataset-sengzhaotoo
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为, 评分数据, 标签数据, 电影信息, 数据分析, 机器学习, 协同过滤
数据概述：
该数据集包含来自MovieLens项目的数据，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：数据未明确标注时间范围，但通常被视为历史数据，可用于构建静态推荐模型。
地理范围：数据未明确地域限制，反映了全球用户的电影偏好。
数据维度：数据集包括多个核心文件：
links.csv：包含了电影的MovieLens ID、IMDB ID和TMDB ID，用于与其他电影数据库关联。
tag.csv：记录了用户对电影的标签，包括用户ID、电影ID、标签内容和时间戳。
ratings.csv：包含了用户对电影的评分，包括用户ID、电影ID、评分和时间戳。
movies.csv：包含了电影的基本信息，如电影ID、标题和流派。
README.txt：提供了数据集的描述。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据处理和分析。数据经过了清洗和整理，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于电影推荐系统的研究和开发，以及用户行为分析。
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、自然语言处理等领域的研究，如基于用户评分的协同过滤推荐、基于标签的电影分类和推荐等。
行业应用：为电影流媒体平台、在线视频网站提供数据支持，用于构建个性化推荐系统、用户兴趣分析、电影内容分析等。
决策支持：支持电影内容推荐策略的制定，优化用户体验，提升用户粘性。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和用户行为分析。
此数据集特别适合用于构建和评估电影推荐模型，分析用户对电影的偏好，从而优化推荐策略，提升用户满意度。
