电影元数据及嵌入特征数据集MovieMetadataandEmbeddingFeaturesDataset-philippbaer
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 推荐系统, 元数据, 文本嵌入, 电影分析, 自然语言处理, 机器学习, 电影推荐
数据概述：
该数据集包含来自电影数据库的电影元数据信息，并结合了文本嵌入特征，旨在为电影分析和推荐系统提供支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态电影信息快照。
地理范围：数据未限定特定地理区域，为全球电影信息。
数据维度：数据集包含电影ID、导演、演员、剧情摘要、平均评分等元数据信息，以及基于文本的嵌入特征，例如演员嵌入、类型嵌入、剧情摘要嵌入和标题嵌入。
数据格式：数据以 CSV 格式（movies_meta.csv）和 PyTorch 模型文件 (mix.pt) 两种形式提供，方便数据分析和深度学习应用。CSV 文件包含结构化电影元数据，pt 文件则存储了预计算的文本嵌入特征。
来源信息：数据来源于公开电影数据库，并经过了处理，包括提取元数据和生成文本嵌入。
该数据集适合用于电影推荐系统、电影内容分析和情感分析等研究。
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：适用于电影推荐算法、情感分析、电影内容理解等领域的学术研究，例如基于内容的电影推荐、电影剧情摘要分析等。
行业应用：可以为电影流媒体平台、电影资讯网站提供数据支持，例如个性化电影推荐、电影搜索优化、电影内容分析等。
决策支持：支持电影制作公司和发行商进行市场分析和决策，例如电影题材选择、演员阵容评估、电影宣传策略制定等。
教育和培训：作为推荐系统、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解电影数据分析。
此数据集特别适合用于探索电影特征与用户偏好的关系，帮助用户构建高效的电影推荐模型，提升用户观影体验。
