电影推荐与评分数据集MovieRecommendationandRatingDataset-shoucoco
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 评分数据, 电影信息, 用户行为, 数据分析, 机器学习, 协同过滤, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自电影网站的数据，记录了用户对电影的评分、电影的基本信息以及与其他网站的链接信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一个静态的电影与用户交互的快照。
地理范围：数据为全球范围内的电影信息和用户评分，涵盖了不同国家和地区的电影。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，包括：
links.csv：电影ID与IMDB和TMDB的ID映射。
tags.csv：用户为电影添加的标签，包含用户ID、电影ID、标签内容和时间戳。
ratings.csv：用户对电影的评分，包含用户ID、电影ID、评分和时间戳。
tmdb_5000_movies.csv：电影的详细信息，包括预算、流派、主页、ID、关键词、原始语言、原始标题、概述、受欢迎程度、制作公司、制作国家、发布日期、收入、运行时长、口语、状态、标语、标题、投票平均值和投票数量。
movies.csv：电影的基本信息，包括电影ID、标题和流派。
数据格式：CSV格式，方便数据导入和分析。
该数据集适合用于电影推荐系统、用户行为分析和电影信息分析。
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：适用于电影推荐算法、用户行为分析、电影票房预测等方面的学术研究。
行业应用：为视频流媒体平台、电影网站等提供数据支持，用于个性化推荐、用户画像分析等。
决策支持：支持电影行业的市场分析、内容创作和发行策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和推荐系统等课程的实训素材，帮助学生理解相关算法和技术。
此数据集特别适合用于探索用户评分与电影特征之间的关系，构建个性化推荐模型，以及分析电影的受欢迎程度和市场表现。
