动漫作品用户评价与推荐数据集AnimeWorksUserReviewsandRecommendations-iamparadox
数据来源：互联网公开数据
标签：动漫, 评价, 推荐, 用户行为, 情感分析, 文本挖掘, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自动漫作品相关的用户评价、推荐信息，以及作品基本信息，旨在为动漫作品分析和推荐提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于全球动漫爱好者社区，覆盖多种动漫作品。
数据维度：
reviews.csv：包含用户ID（uid）、动漫作品ID（anime_uid）、评分（score）、评价文本（text）、有用性（helpful）、评价链接（link）等。
animes.csv：包含动漫作品ID（uid）、剧情简介（synopsis）、作品链接（link）、评分（score）、排名（rank）、受欢迎程度（popularity）、类型（genres）等。
tags.csv：包含标签ID（uid）、标签名称（name）、标签描述（description）、标签类别（category）等。
recs.csv：包含动漫作品ID1（anime_uid1）、动漫作品ID2（anime_uid2）、推荐文本（texts）、推荐链接（link）等。
anime_infors.csv：包含动漫作品的各种信息，例如作品ID（uidMal、uidAnilist）、标题（title）、别名（synonyms）、描述（description）、图片链接（img_url）、角色（characters）、标签（tags）等。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，便于进行数据处理和分析。数据已进行初步整理，例如提取了评论内容、评分和作品信息。
该数据集适合用于情感分析、推荐系统构建、用户行为分析等多种研究和应用。
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：适用于动漫作品评价、推荐相关的学术研究，例如情感分析、用户画像构建、推荐算法优化等。
行业应用：为动漫平台、视频网站等提供数据支持，用于提升用户体验、个性化推荐、内容优化等。
决策支持：支持动漫行业的市场分析、作品评估、用户行为洞察，辅助决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索用户评价与作品特征之间的关系，构建个性化推荐模型，以及分析动漫作品的受欢迎程度和用户偏好。
