电影推荐服务用户评分与电影元数据综合数据集-1996-2018
数据来源：互联网公开数据
标签：电影,评分,推荐,元数据,用户行为,电影Lens,TMDB,标签,电影信息,数据集
数据概述：
本数据集整合了MovieLens电影推荐服务中的用户评分、标签数据，以及TMDB（The Movie Database）的电影元数据，为电影研究与分析提供了丰富的数据资源。数据集涵盖了从1996年3月29日至2018年9月24日期间，610位用户对9741部电影的100836条评分记录，以及3683条标签应用。同时，数据集还包含了TMDB提供的45503部电影的详细元数据信息。
数据来源于ml-latest-small数据集和TMDB电影元数据，ml-latest-small数据集包含了用户对电影的评分和标签信息，TMDB数据则提供了电影的详细信息，例如演职人员、关键词等。
数据文件包括：
links.csv：电影ID链接文件，用于连接MovieLens和TMDB的数据。
ratings.csv：用户对电影的评分数据，包含用户ID、电影ID、评分、时间戳等。
tags.csv：用户为电影添加的标签数据，包含用户ID、电影ID、标签、时间戳等。
credits.csv：电影演职员信息，包括导演、演员等。
movie_metadata.csv：电影元数据，包含电影标题、类型、上映日期、预算、票房收入等。
keywords.csv：电影关键词信息。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和应用场景，包括电影推荐系统开发、用户行为分析、电影票房预测、电影类型研究等。研究人员可以利用评分数据分析用户对不同类型电影的喜好；开发者可以基于用户评分和标签数据构建个性化电影推荐模型；市场分析师可以利用电影元数据分析电影票房的影响因素。此外，该数据集也适合用于教学和学术研究，帮助理解电影产业的发展趋势和用户观影行为。
