电影评分用户行为分析数据集MovieRatingUserBehaviorAnalysisDataset-abdulrahman9khaled
数据来源：互联网公开数据
标签：电影评分, 用户行为, 推荐系统, 协同过滤, 数据分析, 机器学习, 电影数据, 评分预测
数据概述：
该数据集包含来自用户对电影的评分数据，记录了用户对不同电影的评分记录，适用于用户行为分析和推荐系统构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为一个静态的评分数据集。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但由于电影的国际性，数据可以被认为是全球性的。
数据维度：数据集包括用户ID（user_id）、电影ID（movie_id）和用户对该电影的评分（rating）三个关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为ccai422_lab03_part1_datacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但数据集的结构和内容表明其可能来自于电影评分网站或类似的平台，并已进行结构化处理。
该数据集适合用于电影推荐、用户行为分析和评分预测等任务。
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学术研究，如协同过滤算法、个性化推荐算法等。
行业应用：为电影推荐平台、视频网站等提供数据支持，用于构建用户个性化推荐系统，提升用户体验。
决策支持：支持电影公司、发行商等进行电影市场分析，预测电影受欢迎程度，优化发行策略。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和实践推荐系统。
此数据集特别适合用于探索用户评分模式、构建个性化推荐模型，并优化电影推荐策略。
