电影评分用户行为数据集MovieRatingUserBehavior-harshita0304
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, 时间序列分析, 数据挖掘, 协同过滤, 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信息，可以用于进行时间序列分析。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推断为全球范围的用户评分行为。
数据维度：数据集包括“userId”（用户ID）、“movieId”（电影ID）、“rating”（评分，以小数形式给出）和“timestamp”（评分时间戳）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为ratings.csv，便于数据分析和处理。
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。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析等相关领域的研究和应用。
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、时间序列分析等学术研究，如用户评分预测、电影推荐算法研究等。
行业应用：可以为电影行业、视频平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建等方面。
决策支持：支持电影平台的用户行为分析、内容推荐策略优化等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户评分行为的规律，构建个性化推荐模型，提升用户体验。
