电影推荐系统用户行为与电影信息数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐,用户行为,电影信息,机器学习,数据分析,推荐算法,电影数据
数据概述：
本数据集旨在帮助用户探索电影推荐系统相关的知识。虽然数据集规模不大，但包含了构建电影推荐系统所需的基础信息，并可用于实践基本的机器学习算法。数据主要包含两类信息：用户对电影的评分数据和电影的基本信息。评分数据记录了用户对不同电影的评分，电影信息则包括电影的标题、类型等。
数据用途概述：
该数据集适用于初学者学习和实践机器学习和深度学习，提升对电影推荐系统的理解和应用能力。用户可以使用该数据集进行以下任务：
1. 数据预处理：清洗、转换和准备数据，为后续分析和建模做好准备。
2. 探索性数据分析（EDA）：通过可视化和统计方法，了解用户评分的分布，电影类型的分布，以及用户和电影之间的关系。
3. 推荐算法实现：使用协同过滤、基于内容的推荐等算法，构建电影推荐系统。
4. 模型评估：评估推荐系统的性能，如准确率、召回率等。
5. 提升机器学习和深度学习技能：通过实践，加深对机器学习和深度学习算法的理解和应用。
