电影评分用户行为数据集MovieRatingUserBehaviorDataset-abbaskhodaeian
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为分析, 评分数据, 协同过滤, 推荐系统, 数据挖掘, 时间序列, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电影评分网站的用户对电影的评分记录，记录了用户对电影的评分行为及相关的时间戳信息。主要特征如下：
时间跨度：数据包含时间戳信息，可以用于分析用户评分行为的时间变化。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可用于构建通用的电影推荐模型。
数据维度：数据集包含四个主要字段：userID（用户ID），itemID（电影ID），rating（用户对电影的评分，通常为1-5分），timestamp（评分发生的时间戳）。
数据格式：CSV格式，文件名为ratings.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集可能来源于公开的电影评分数据集，如MovieLens等，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于电影推荐系统、用户行为分析、评分预测等研究和应用。
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，如基于协同过滤、内容推荐等算法的性能评估。
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、内容提供商进行用户偏好分析，优化内容创作和推广策略。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解和应用推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户对电影的评分模式，构建个性化推荐模型，预测用户对电影的偏好，并分析用户行为随时间的变化趋势。
