动漫推荐与用户评价数据集-Anime-Planet平台2020年
数据来源：互联网公开数据
标签：动漫,推荐,用户评价,标签,评分,用户行为,Anime-Planet,时间序列,数据分析
数据概述：
本数据集收录了2020年Anime-Planet动漫推荐平台的推荐数据和用户评价数据，涵盖了74,129位用户对16,621部动漫作品的观看记录、评分、推荐关系等信息。 数据集包含多个文件，详细描述了动漫作品的各种属性、用户对动漫的评分以及动漫之间的推荐关系。
主要文件包括：
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anime.csv： 包含动漫的详细信息，如动漫名称、别名、平均评分、投票数、标签、内容警告、类型、集数、完结状态、时长、首播年份、完结年份、季度、制作公司、简介以及在Anime-Planet上的URL。
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animelist.csv： 包含用户对动漫的观看列表信息，记录了用户ID、动漫ID、评分、观看状态（如已观看、正在观看、搁置等）以及观看集数。
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watching_status.csv： 描述了animelist.csv中观看状态列的各种状态含义。
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rating_complete.csv： animelist.csv的子集，仅包含用户已完整观看并评分的动漫数据。
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anime_recommendations.csv： 记录了动漫之间的推荐关系，包括推荐的动漫ID、被推荐的动漫ID以及推荐被用户认可的投票数。
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html文件夹： 包含每个动漫的HTML页面，包括主页、评论、推荐、角色和工作人员等信息（由于文件大小限制，仅提供示例文件，完整数据文件链接见下方）。
数据由网络爬虫于2020年6月4日至6月25日期间抓取，包含成人向动漫内容。
数据用途概述：
该数据集可用于多方面的研究和应用，包括：
- 动漫推荐系统开发： 基于用户评分、动漫标签、剧情简介等信息，构建个性化动漫推荐模型。
- 用户行为分析： 分析用户观看习惯、评分偏好，以及不同用户群体的特征。
- 动漫作品分析： 研究动漫作品的受欢迎程度、评价因素、标签关联等。
- 社交网络分析： 分析动漫之间的推荐关系，构建动漫推荐网络。
- 情感分析： 结合用户评论数据，进行情感分析，了解用户对动漫的感受。
完整HTML数据文件链接：https://drive.google.com/drive/folders/1xIxBRtJR2oTZhJVvjFoTo3qllBFn4aOV?usp=sharing
