电影评分用户行为分析数据集MovieRatingUserBehaviorAnalysis-ahmedkhaledaseri
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为分析, 协同过滤, 评分数据, 数据挖掘, 机器学习, 相似度计算, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含两部分数据，记录了用户对电影的评分以及用户间的相似度。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为用户评分行为的静态快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于分析全球范围内的用户行为。
数据维度：
ccai422_lab03_part1_data.csv：包含用户ID（user_id）、电影ID（movie_id）和用户对电影的评分（rating）。
ccai422_lab03_part2_data.csv：包含用户间的相似度评分，其中Alice与其他用户的相似度得分，以及User1、User2、User3、User4等用户间的相似度得分。
数据格式：CSV格式，分为两个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于电影推荐系统、用户行为分析和协同过滤算法的研究。
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：适用于推荐系统、用户行为分析等领域的研究，例如构建个性化电影推荐模型、分析用户评分偏好等。
行业应用：为电影推荐平台、视频网站等提供数据支持，用于优化推荐算法、提升用户体验。
决策支持：支持平台方进行用户画像分析、内容推荐策略优化。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实践案例，帮助学生理解推荐系统的工作原理。
此数据集特别适合用于探索用户评分模式、构建电影推荐模型，并评估不同推荐算法的性能。
