电影推荐用户评分与元数据数据集MovieRecommendationUserRatingsandMetadataDataset-khoadangquoc
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户评分, 电影元数据, 协同过滤, 文本分析, 数据挖掘, 机器学习, 电影分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的用户电影评分数据以及电影的元数据信息，旨在支持电影推荐系统的开发和研究。主要特征如下：
时间跨度：评分数据包含时间戳，记录了用户评分的时间，具体时间跨度未明确，但可用于分析用户行为的时间变化。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但用户评分行为和电影信息具有全球普适性。
数据维度：数据集包括两个主要文件：
ratings.csv：包含用户对电影的评分数据，字段包括userId（用户ID），movieId（电影ID），rating（评分，以数值形式给出），timestamp（评分时间戳）。
movies.csv：包含电影元数据，字段包括movieId（电影ID），title（电影标题），genres（电影类型）。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于电影推荐系统、用户行为分析、电影类型分析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、数据挖掘和机器学习等领域的研究，例如协同过滤算法的实现与评估、用户偏好分析、电影类型分析等。
行业应用：可以为电影流媒体平台、电影推荐网站等提供数据支持，用于构建个性化推荐引擎、优化用户体验、提高用户粘性。
决策支持：支持电影发行方、影院等进行市场分析和决策，例如预测电影票房、分析观众喜好、制定营销策略等。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、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评分与电影元数据之间的关系，构建个性化电影推荐模型，提高推荐准确性和用户满意度。
