电影与评分数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：电影,评分,推荐系统,用户行为,娱乐产业,数据挖掘,机器学习,时间序列分析
数据概述：
本数据集由MovieLens提供，包含27,278部电影及其对应的2,000,263条用户评分数据。数据覆盖了1995年1月9日至2015年3月31日的时间范围，涉及138,493名随机选取的用户。每位用户至少对20部电影进行了评分。数据集包含两个主要文件：
1. 电影文件：包含电影ID、电影标题和电影类型等信息。
2. 评分文件：包含用户ID、电影ID、用户对电影的评分以及评分时间戳。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，包括但不限于：
1. 推荐系统开发：可用于构建基于协同过滤或其他算法的电影推荐模型。
2. 用户行为分析：研究用户对不同类型电影的偏好及其随时间的变化。
3. 电影市场研究：分析电影类型、上映年份等因素对用户评分的影响。
4. 算法模型训练：为机器学习和数据挖掘算法提供训练数据，用于评估模型性能。
5. 数据可视化：通过时间序列分析或用户行为分析生成直观的数据可视化结果。
本数据集为研究人员、开发者和教育工作者提供了一个标准化的基准数据集，适用于学术研究、工业应用和教育培训等场景。
