电影推荐系统用户行为数据集MovieLensUserBehaviorDataset-stormhauks
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, 链接数据, 时间戳, 数据分析, 机器学习
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、标签以及电影的相关链接信息。主要特征如下：
时间跨度：数据集中包含时间戳信息，表明了用户行为发生的时间。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但MovieLens项目通常基于全球用户群体。
数据维度：数据集包含以下主要数据项：
评分数据（ratings.csv）：用户对电影的评分，包括用户ID、电影ID、评分和时间戳。
标签数据（tags.csv）：用户为电影添加的标签，包括用户ID、电影ID、标签内容和时间戳。
链接数据（links.csv）：电影ID与IMDB和TMDB ID的对应关系，用于关联电影信息。
电影数据（movies.csv）：电影的基本信息，例如电影名称、类型等。
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，一个广泛用于电影推荐系统研究的公开数据集。
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、情感分析等领域的研究，例如电影推荐算法的开发与评估、用户标签偏好分析等。
行业应用：可以为电影流媒体平台、电影推荐网站等提供数据支持，用于个性化推荐、用户画像构建、内容推荐策略优化等。
决策支持：支持电影内容提供商进行内容规划、用户体验优化和市场营销策略制定。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解推荐系统的构建和评估。
此数据集特别适合用于探索用户对电影的偏好、行为模式，以及构建和评估推荐系统，帮助用户实现个性化内容推荐和提升用户体验。
