电影推荐评分数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐,评分数据,用户行为,时间序列,电影分析,数据挖掘,机器学习
数据概述：
本数据集（ml-latest）包含了来自电影推荐服务MovieLens的5星评分和自由文本标签数据。数据集记录了283,228名用户在1995年1月9日至2018年9月26日期间对58,098部电影的评分和标签应用，共包含27,753,444条评分和1,108,997个标签。数据集于2018年9月26日生成，所有用户均为随机选择，且每位用户至少对一部电影进行了评分。数据集不包含用户的人口统计数据，仅提供用户ID。数据内容存储在以下文件中：genome-scores.csv、genome-tags.csv、links.csv、movies.csv、ratings.csv和tags.csv。
数据用途概述：
该数据集适用于电影推荐系统开发、评分预测模型训练、用户行为分析等多种场景。研究人员可利用此数据进行推荐算法评估、用户偏好建模和电影市场趋势分析；企业可基于数据优化推荐策略，提升用户体验；学术机构可将其用于数据挖掘和机器学习教学与研究。此外，数据集也适合用于电影行业分析，帮助从业者理解观众偏好和市场动态。
