电影推荐系统用户行为与偏好数据集

电影推荐系统用户行为与偏好数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：电影,推荐系统,用户行为,偏好,数据分析,机器学习,个性化,电影推荐 数据概述： 本数据集旨在探索和改进电影推荐系统，包含了用户对电影的评分、评论、观影历史等信息，以及电影的基本属性，如类型、导演、演员等。数据集旨在帮助研究人员和开发者深入理解用户偏好，提升推荐系统的准确性和个性化程度。具体数据可能包括：用户ID、电影ID、评分、时间戳、用户评论、电影标题、电影类型等。 数据用途概述： 该数据集可用于构建和评估电影推荐系统，进行用户行为分析，发现用户偏好模式，提升推荐系统的个性化程度。研究人员可以利用此数据进行算法优化、效果评估、用户画像构建等。此外，该数据集也适用于机器学习实践、推荐系统课程教学等。