电影推荐系统用户行为数据集MovieRecommendationSystemUserBehaviorDataset-urvisapariya
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, 电影信息, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电影推荐系统的用户行为数据，记录了用户对电影的评分、标签以及电影的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，通常用于静态分析或模拟场景。
地理范围：数据来源未明确，可视为全球范围内的电影偏好数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，包括：
links.csv：电影ID与IMDb、TMDB ID的对应关系。
tags.csv：用户为电影添加的标签，包含用户ID、电影ID、标签内容和时间戳。
ratings.csv：用户对电影的评分，包含用户ID、电影ID、评分和时间戳。
genome-scores.csv：电影与基因标签的关联程度，包含电影ID、标签ID、相关度等信息。
movies.csv：电影的基本信息，包括电影标题和流派。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据处理和分析。数据已进行初步结构化，可以直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于电影推荐算法的开发、用户行为分析和电影特征提取。
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，如基于评分的推荐、基于标签的推荐、用户偏好分析等。
行业应用：为电影网站、流媒体平台等提供数据支持，可用于个性化推荐、用户画像构建、电影内容分析等。
决策支持：支持电影发行方、内容创作者等进行市场分析和内容优化，辅助决策。
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算法的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索用户对电影的偏好，构建个性化推荐模型，提升推荐系统的准确性和用户体验。
