电影评分用户行为数据集MovieRatingUserBehaviorDataset-bonifasius
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, 机器学习, 时间序列
数据概述：
该数据集包含用户对电影的评分数据，记录了用户对电影的评分、电影ID、用户ID以及评分时间戳等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户评分的时间，时间范围从具体起始时间到具体结束时间。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但通常此类数据集的用户群体来自全球范围。
数据维度：数据集包括四个主要字段：userId（用户ID）、movieId（电影ID）、rating（评分，通常为1-5分）和timestamp（评分时间戳）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电影评分数据集，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于电影推荐系统、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，例如，基于用户历史评分的推荐算法研究、用户评分行为的时间序列分析等。
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，特别是在个性化推荐、用户画像构建等方面。
决策支持：支持电影行业中的内容推荐、用户满意度分析和电影票房预测。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和推荐系统课程的教学案例，帮助学生理解推荐算法和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户评分行为模式，构建个性化推荐模型，提升推荐准确度和用户体验。
