电影推荐用户行为历史数据集_Movie_Recommendation_User_Behavior_History
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为, 协同过滤, 机器学习, 数据分析, 序列预测, 电影评分, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含用户在电影推荐系统中的行为历史数据，用于研究用户对电影的偏好及推荐算法的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推测为用户在推荐系统中的历史交互记录。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于全球范围内的用户行为。
数据维度：数据集包含用户行为的数值化表示，以CSV文件形式提供，具体字段含义不明，字段名均为数值，可能代表了用户对电影的评分、观看时长或其他与用户行为相关的数据。另包含两个.pt文件，推测为PyTorch模型或数据集，用于训练或评估推荐模型。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，文件名为history_MovieLens_beta1.csv，包含数值型数据。同时，还包含.pt文件，很可能用于机器学习模型的训练和评估。
来源信息：数据来源于MovieLens数据集的Beta版本，已进行预处理，但具体处理方式未知。
该数据集适合用于推荐系统算法的研究与开发，特别是基于用户行为的协同过滤、序列预测等技术。
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、用户行为分析等领域的学术研究，如用户偏好建模、推荐算法评估等。
行业应用：可以为在线视频平台、电商平台等提供数据支持，尤其是在优化个性化推荐算法、提升用户满意度方面。
决策支持：支持推荐系统中的策略优化和用户体验改进。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统课程的实训材料，帮助学生理解推荐算法的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式与电影偏好的关系，帮助用户实现推荐算法的优化、预测用户行为以及提升推荐系统的准确性。
