电影推荐系统用户评分与电影元数据数据集MovieRecommendationSystemUserRatingsandMovieMetadata-sabari0791
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户评分, 电影元数据, 协同过滤, 数据分析, 机器学习, 电影分类, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自公开电影数据库的用户评分数据和电影元数据，旨在支持电影推荐系统、用户行为分析等相关研究。主要特征如下：
时间跨度：数据集中包含时间戳信息，但未明确指出具体时间范围，可以根据时间戳进行分析。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推测数据来源于全球范围内的用户。
数据维度：数据集包含两个主要文件：
ratings.csv：包含用户对电影的评分数据，字段包括userId（用户ID），movieId（电影ID），rating（评分），timestamp（时间戳）。
movies.csv：包含电影的元数据，字段包括movieId（电影ID），title（电影标题），genres（电影类型）。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的电影数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于电影推荐系统、用户行为分析、电影类型分析等领域。
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、用户行为分析、电影类型分析等方面的学术研究，例如基于协同过滤的推荐算法研究、用户评分行为分析等。
行业应用：可以为电影流媒体平台、电影网站等提供数据支持，用于构建个性化推荐系统、用户画像分析等。
决策支持：支持电影行业的数据驱动决策，例如电影票房预测、电影类型偏好分析等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解推荐系统、数据分析等相关知识。
此数据集特别适合用于探索用户评分与电影特征之间的关系，构建个性化的电影推荐模型，提升用户观影体验。
