电影推荐系统用户评分与元数据分析数据集-aparajitasingh15
数据来源：互联网公开数据
标签：电影,评分,推荐系统,元数据,用户行为,电影类型,时间序列,协同过滤,IMDb,TMDb
数据概述：
本数据集提供了丰富的电影相关信息，包括用户评分、电影详情、标签以及与其他数据库的链接。它是一个宝贵的资源，可用于探索用户偏好、构建推荐系统和分析电影元数据。
数据表与字段：
电影表 (Movies Table):
movieId：每部电影的唯一标识符。
title：电影标题。
genres：与电影相关的流派。
电影表包含电影标题和相关流派等基本元数据。
评分表 (Ratings Table):
userId：每个用户的唯一标识符。
movieId：每部电影的唯一标识符。
rating：用户对电影的评分（范围：1-5）。
timestamp：评分的时间戳。
评分表记录了用户随时间推移对电影的评分，便于进行协同过滤和推荐分析。
标签表 (Tags Table):
userId：每个用户的唯一标识符。
movieId：每部电影的唯一标识符。
tag：用户为电影生成的标签。
timestamp：标签的时间戳。
标签表提供了额外的用户生成元数据，有助于了解用户偏好和电影特征。
链接表 (Links Table):
movieId：每部电影的唯一标识符。
imdbId：电影的IMDb标识符。
tmdbId：电影的TMDb标识符。
链接表建立了MovieLens数据集与外部数据库的连接，方便交叉引用和外部数据集成。
数据用途概述：
构建协同过滤推荐系统。分析用户偏好和电影类型。探索用户评分与电影元数据之间的相关性。
免责声明：
该数据集的标签中可能包含用户生成的内容。建议用户负责任地处理数据，并注意用户评分中潜在的偏见。
结论：
MovieLens数据集提供了全面的电影相关数据，使其成为探索用户行为、构建推荐系统和在电影推荐领域进行数据驱动分析的理想选择。
