电影评分用户行为数据集MovieRatingUserBehaviorDataset-matsekefridar
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, 时间序列分析, 机器学习, 电影数据, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含来自电影评分网站的用户评分数据，记录了用户对电影的评分行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户评分的时间戳，覆盖了一定的时间范围，具体时间范围需根据时间戳进行分析。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，推测为全球范围内的用户行为数据。
数据维度：数据集包括四个主要字段：userId（用户ID），movieId（电影ID），rating（用户评分），timestamp（评分时间戳）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的电影评分数据集，已进行初步处理。
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学术研究，如个性化推荐算法、用户偏好分析等。
行业应用：可以为电影网站、视频平台提供数据支持，特别是在电影推荐、用户画像分析等方面。
决策支持：支持电影发行方、平台运营方进行内容推荐策略优化和用户体验改进。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户评分行为与电影特征之间的关系，帮助用户构建推荐模型、优化用户体验。
