电影推荐用户行为与特征数据集MovieRecommendationUserBehaviorandFeatures-zhouzhiquan
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐，用户行为，评分预测，协同过滤，个性化推荐，数据分析，机器学习，推荐系统
数据概述：
该数据集包含两部分数据，分别来自于不同的来源，记录了用户对电影的评分数据和用户特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确限定，可视为全球范围内的电影推荐场景。
数据维度：
movielens_100kcsv：包括用户ID、电影ID和评分三个字段，用于构建用户-电影评分矩阵。
fm_datasetcsv：包含多个字段，字段名类似“-1000009412”等，具体含义未知，可能代表用户的隐式特征或其他相关信息。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的电影推荐数据集，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于推荐系统、评分预测、用户行为分析和机器学习模型的构建。
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、个性化推荐算法、用户行为分析等相关领域的学术研究。
行业应用：可应用于电影、视频等内容平台的推荐系统，提升用户体验和内容推荐效果。
决策支持：可以用于分析用户偏好，优化内容推荐策略，提升用户粘性和平台收益。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解推荐算法和构建推荐模型。
此数据集特别适合用于探索用户评分行为与用户特征之间的关系，构建个性化推荐模型，提升推荐系统的精准度和用户满意度。
