电影推荐关联分析数据集MovieRecommendationAssociationAnalysisDataset-kbkarthi
数据来源：互联网公开数据
标签：关联分析, 电影推荐, 购物篮分析, Apriori算法, 电影偏好, 数据挖掘, 市场篮分析, 消费者行为
数据概述：
该数据集包含来自电影数据，记录了用户观看电影的关联关系，主要用于分析电影间的共现频率，从而构建推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态电影观看记录。
地理范围：数据未限定特定地理区域，可视为全球范围内的电影偏好数据。
数据维度：包括多部电影的观看记录，每行代表一个用户或一次观看行为，字段包括V1到V5表示用户观看的电影，以及其他电影的二元指示变量（1表示观看，0表示未观看）。
数据格式：CSV格式，包括my_movies.csv、transactions_retail1.csv、myphonedata.csv、groceries.csv、book.csv等多个文件，每个文件代表不同的数据集，便于进行多角度分析。
来源信息：数据来源于公开的电影数据集，已进行初步处理，转换为适合关联分析的格式。
该数据集适合用于关联规则挖掘、购物篮分析和推荐系统构建。
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：适用于数据挖掘、机器学习等领域的学术研究，如关联规则挖掘、频繁项集挖掘等。
行业应用：为电影推荐平台、流媒体服务提供数据支持，用于优化个性化推荐算法，提升用户体验。
决策支持：支持电影发行商、内容提供商进行市场分析，了解用户观影偏好，指导内容创作与推广策略。
教育和培训：作为数据挖掘、推荐系统等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解关联分析的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索电影之间的关联关系，帮助用户发现潜在的观影模式和推荐策略，从而提升用户粘性和平台收益。
