电影评分数据-推荐系统构建-用户行为-时间

电影评分数据-推荐系统构建-用户行为-时间 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,机器学习,个性化推荐,协同过滤,内容推荐 数据概述： 本数据集包含了用户提供的电影评分信息，旨在支持推荐系统的构建。数据主要由以下字段组成：

userId：每个用户的唯一标识符。 movieId：每部电影的唯一标识符。 rating：用户对电影的评分，评分范围为0.5到5.0。 timestamp：Unix时间戳，表示评分提交的时间。

数据涵盖了用户对不同电影的评分记录，以及评分发生的时间信息，为构建推荐系统提供了基础数据。

数据用途概述： 该数据集主要用于构建内容推荐和协同过滤等类型的推荐系统。研究人员可以使用此数据进行个性化推荐算法的开发与测试。例如，可以利用用户评分数据训练模型，预测用户对未观看电影的偏好，从而实现个性化的电影推荐。该数据集同样适用于机器学习领域的学习与实践，以及探索与电影相关的用户行为分析。