用户电影评分数据集User-Movie-RatingDataset-tamannaferdaus
数据来源：互联网公开数据
标签：电影，评分，数据集，用户行为，推荐系统，数据分析，机器学习，娱乐产业
数据概述： 该数据集包含来自网络平台的电影评分数据，记录了用户对电影的评价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2023年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的用户，包括不同国家和地区的电影观众。
数据维度：数据集包括用户ID，电影ID，评分，评分时间等变量，部分数据还可能包含电影类别，导演，演员等附加信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电影评分网站（如IMDb，豆瓣等），已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电影推荐系统，用户行为分析，电影市场研究等领域，特别是在协同过滤，深度学习等机器学习任务中具有重要价值。
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：适用于电影用户行为分析，评分预测等学术研究，如用户偏好分析，电影流行趋势研究等。
行业应用：可以为电影制作公司，在线流媒体平台等提供数据支持，特别是在电影推荐，内容策划等方面。
决策支持：支持电影推荐算法的优化和用户个性化服务策略的制定。
教育和培训：作为数据科学，推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户对电影的评价规律与偏好趋势，帮助用户实现个性化电影推荐，优化电影内容定位和用户满意度，为电影产业的精准营销提供数据支持。
