电影推荐用户评分数据集MovieRecommendationUserRatingDataset-yangzhixxiang
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, 评分预测, 数据集, 机器学习, 文本分析, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含来自MovieLens和自定义来源的用户电影评分数据，用于研究和开发电影推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但MovieLens数据集通常包含全球范围内的用户评分数据。
数据维度：数据集包含用户ID，电影ID和用户对电影的评分（1-5分）。
数据格式：CSV格式，文件名为movielens_100k.csv 和 fm_dataset.csv，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的MovieLens数据集及其他来源，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析和评分预测等领域的研究和应用。
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：适用于推荐系统算法研究、用户行为分析、评分预测模型构建等学术研究。
行业应用：可以为电影、流媒体平台等行业提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像分析等方面。
决策支持：支持平台优化电影推荐策略，提升用户体验，增加用户粘性。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践算法、理解推荐原理。
此数据集特别适合用于构建和评估基于用户评分的电影推荐模型，帮助用户实现个性化推荐和提高推荐准确度。
