电影推荐系统用户评分数据集MovieRecommendationSystemUserRatings-suryadeepti
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为分析, 评分数据, 协同过滤, 电影数据, 数据挖掘, 机器学习, 推荐系统
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记录和电影的基础信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含时间戳字段，可以用于分析用户评分的时间演变趋势。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可以用于构建全球范围内的电影推荐模型。
数据维度：
ratings.csv：包含“userId”（用户ID）、“movieId”（电影ID）、“rating”（用户评分，1-5星）和“timestamp”（评分时间戳）四个字段。
movies.csv：包含“movieId”（电影ID）、“title”（电影标题）和“genres”（电影类型）三个字段。
数据格式：CSV格式，包含ratings.csv和movies.csv两个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于公开的电影评分数据集，已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于电影推荐系统、用户行为分析和数据挖掘等相关领域的研究。
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：适用于推荐系统、用户行为分析、个性化推荐算法等领域的学术研究，如协同过滤算法、基于内容的推荐算法等。
行业应用：可以为电影网站、视频平台等提供数据支持，特别是在构建个性化推荐系统、提升用户体验方面。
决策支持：支持平台进行用户行为分析、电影内容分析，优化内容推荐策略。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解推荐系统的工作原理。
此数据集特别适合用于构建电影推荐模型，预测用户对电影的评分，实现个性化推荐，提升用户粘性。
