电影推荐用户行为与内容特征数据集_Movie_Recommendation_User_Behavior_and_Content_Features_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为, 评分数据, 电影元数据, 协同过滤, 内容分析, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自MovieLens和TMDB的电影数据，记录了用户对电影的评分、标签、电影元数据和基因组标签等信息，用于构建和评估电影推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据包含时间戳信息，涵盖用户评分和标签的时间跨度。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但基于MovieLens数据集的特性，推测用户可能来自全球范围。
数据维度：数据集包括用户评分（userId, movieId, rating, timestamp）、电影标签（userId, movieId, tag, timestamp）、电影元数据（movieId, title, genres, 以及TMDB相关信息，如电影描述、预算、票房等）、基因组标签（movieId, tagId, relevance）和电影链接信息（movieId, imdbId, tmdbId）等。
数据格式：主要数据格式为CSV和JSON，方便数据分析和建模。其中CSV文件包括评分数据（rating.csv）、电影标签数据（tag.csv）、电影元数据（movie.csv、tmdb_data.csv）、基因组标签（genome_scores.csv, genome_tags.csv）和电影链接信息（link.csv）。JSON文件包含popular_movies.json和movielens1.json。
来源信息：数据集整合了MovieLens公开数据集和TMDB（The Movie Database）的相关数据，并进行了整合和处理。
该数据集适合用于电影推荐系统、用户行为分析、电影内容分析等领域的研究。
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：适用于推荐系统、用户行为分析、电影内容分析等领域的学术研究，如协同过滤算法、基于内容的推荐算法、用户偏好建模等。
行业应用：为电影流媒体平台、在线电影租赁服务、电影推荐引擎等提供数据支持，用于提升用户体验、个性化推荐、内容发现等。
决策支持：支持电影制作公司、发行商等进行市场调研、用户分析、影片推广策略制定等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统构建和评估。
此数据集特别适合用于探索用户偏好与电影内容之间的关联，构建个性化推荐模型，提升推荐系统的准确性和用户满意度。
