电影推荐系统用户行为数据集MovieRecommendationSystemUserBehaviorDataset-hilalalpak
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为分析, 协同过滤, 评分数据, 电影数据, 数据集, 机器学习, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含电影评分和电影元数据，记录了用户对电影的评分行为以及电影的基本信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，由于timestamp字段的存在，表明该数据集包含了用户评分的时间戳信息。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但通常这类数据集来源于全球范围内的电影用户。
数据维度：数据集包括两个主要文件：movie.csv 和 rating.csv。其中，movie.csv 包含 movieId, title, genres 三个字段，提供了电影的ID，标题和类型信息；rating.csv 包含 userId, movieId, rating, timestamp 四个字段，记录了用户ID，电影ID，评分以及评分时间戳。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的数据集，经过整理和结构化，便于研究和应用。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析等研究和数据建模。
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、用户行为分析等领域的学术研究，如用户偏好建模、电影类型分析等。
行业应用：可以为电影推荐平台、视频网站等提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建等方面。
决策支持：支持电影内容提供商的决策制定，优化电影内容推荐策略。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户对电影的评分模式，构建个性化推荐模型，提升推荐系统的准确性和用户满意度。
