电影推荐用户评分数据集MovieRecommendationUserRatings-guraseessingh07
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为分析, 评分数据, 协同过滤, 数据挖掘, 机器学习, 电影数据, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自电影评分网站或平台的用户评分数据，记录了用户对电影的评分信息和电影的基本信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含时间戳信息，可用于分析用户评分的时间演变。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可用于分析全球范围内的电影偏好。
数据维度：
ratings.csv: 包含用户ID（userId）、电影ID（movieId）、评分（rating）和时间戳（timestamp）等字段。
movies.csv: 包含电影ID（movieId）、电影标题（title）和电影类型（genres）等字段。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：ratings.csv和movies.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的电影评分数据集，已进行初步的清洗和整理，方便直接使用。
该数据集适合用于电影推荐系统、用户行为分析和情感分析等研究。
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：适用于电影推荐算法、用户行为分析、电影类型偏好分析等学术研究。
行业应用：可用于构建电影推荐系统、个性化内容推荐服务，提升用户体验。
决策支持：支持电影发行商、视频平台等进行内容推荐策略优化，提升用户粘性。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训数据，帮助学生理解推荐系统原理。
此数据集特别适合用于探索用户评分模式，构建个性化推荐模型，实现电影推荐的精准性和个性化。
