多标签电影类型数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：电影类型,多标签分类,机器学习,深度学习,Transformer模型,数据清洗,特征工程
数据概述：
本数据集是一个多标签电影类型数据集，包含电影的基本信息及其对应的类型标签。数据集包括以下字段：
- 电影ID：唯一标识每部电影的编号。
- 电影标题：电影的中文或英文名称。
- 上映年份：电影的上映年份。
- 用户评分：电影的平均用户评分（范围通常为1-10分）。
- 原始标签：电影的原始类型标签（如“动作”、“喜剧”等）。
- 更新标签：经过机器学习、深度学习和Transformer模型训练优化后的类型标签，准确率提升至约90%。
数据集涵盖了从早期到近年来的电影作品，共计包含数千部电影及其类型信息。数据经过清洗和预处理，确保数据的完整性和一致性，适用于多种场景下的分析和建模需求。
数据用途概述：
该数据集适用于电影推荐系统、内容分类、类型预测研究等多种场景。研究人员和开发者可以利用此数据集进行多标签分类模型的训练与优化，评估不同算法（如机器学习、深度学习和Transformer模型）的性能表现。此外，数据集还可用于电影市场的趋势分析，帮助用户更好地理解电影类型偏好和市场动态。对于教育和研究领域，该数据集也提供了丰富的素材，支持学术探索和模型开发实践。
