电影评分用户行为数据集MovieRatingUserBehavior-fernandobugni
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为分析, 评分预测, 协同过滤, 电影数据, 推荐系统, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自协同过滤算法研究的数据，记录了用户对电影的评分行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理范围，通常被认为是针对美国市场的电影评分数据。
数据维度：包括用户ID、电影ID、评分（1-5分）、以及评分发生的时间戳。
数据格式：CSV格式，文件名为u.data.csv，便于进行数据分析和建模。u.item文件包含电影的元数据，用于补充分析。
来源信息：数据集来源于公开的电影推荐系统研究，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析和评分预测等领域的研究。
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、协同过滤算法、用户行为分析等方面的学术研究，例如探索用户评分模式、评估不同推荐算法的性能等。
行业应用：可以为电影流媒体平台、在线视频网站等提供数据支持，用于构建个性化推荐系统、提升用户体验。
决策支持：支持电影发行商、内容创作者进行用户偏好分析，优化内容制作和推广策略。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和用户行为。
此数据集特别适合用于研究用户评分行为的规律，以及构建和评估推荐系统的性能，从而实现个性化内容推荐和用户满意度的提升。
