电影评分预测用户行为数据集MovieRatingPredictionUserBehaviorDataset-ducanh2222
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, 数据集, 机器学习, 推荐系统, 电影数据
数据概述：
该数据集包含来自电影评分平台的用户对电影的评分数据，用于研究用户对电影的偏好以及构建电影推荐模型。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：数据来源未明确标注，但可用于构建通用的电影推荐模型。
数据维度：数据集包含以下字段：movieId（电影ID）, userId（用户ID）, rating（用户对电影的评分）, sid, uid。
数据格式：CSV格式，包含train.csv, val.csv, test.csv三个文件，分别用于训练、验证和测试模型。
来源信息：数据来源于电影评分平台的用户评分记录，已进行匿名化处理。
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：适用于电影推荐算法、用户行为建模等学术研究，如协同过滤算法、基于内容的推荐算法等。
行业应用：为电影流媒体平台、电影推荐网站等提供数据支持，用于提升推荐系统的准确性和用户体验。
决策支持：支持电影发行方、制作方进行用户偏好分析，优化电影内容和营销策略。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握相关技术。
此数据集特别适合用于构建和评估电影推荐模型，探索用户评分与电影特征之间的关系，从而优化推荐效果。
