电影推荐用户评分数据集MovieRecommendationUserRatingDataset-prash12
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐，用户行为，评分预测，协同过滤，用户画像，电影分类，机器学习，数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电影评分网站的用户对电影的评分记录，用于构建电影推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围由unix_timestamp字段提供，可以转换为具体日期，表示用户评分的时间。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但用户和电影信息可能反映了特定文化背景下的偏好。
数据维度：数据集包括多个字段，如：user_id（用户ID），sex（性别），age（年龄），occupation（职业），movie title（电影名称），movie_id（电影ID），rating（评分），以及多个电影类型字段（如Musical, Action等），以及unix_timestamp（评分时间戳）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的电影评分数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于电影推荐、用户行为分析、评分预测等领域的数据建模和机器学习技术应用。
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、个性化推荐算法等学术研究，如用户偏好建模、基于内容的推荐、协同过滤算法研究等。
行业应用：可以为电影流媒体平台、电影网站等提供数据支持，特别是在个性化电影推荐、用户兴趣分析、票房预测等方面。
决策支持：支持电影发行商、内容提供商进行市场分析和内容策略优化，帮助提升用户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、推荐系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统原理和实践。
此数据集特别适合用于探索用户对电影的偏好模式，构建个性化推荐模型，帮助用户发现感兴趣的电影，并提升平台的用户体验。
