电影推荐系统用户行为分析数据集MovieRecommendationSystemUserBehaviorAnalysis-liyansha
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为, 协同过滤, 数据挖掘, 机器学习, 电影评分, 推荐算法, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自MovieLens和自建的数据，记录了用户对电影的评分以及FM（Factorization Machines，分解机）数据集。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但MovieLens数据集通常包含全球范围内的用户行为数据。
数据维度：
MovieLens数据集包含用户ID、电影ID和评分（1-5星）。
FM数据集包含多个特征，具体字段名和含义需参考原始数据。
数据格式：
MovieLens数据集为CSV格式，文件名为movielens_100k.csv，包含用户对电影的评分数据。
FM数据集为CSV格式，文件名为fm_dataset.csv，包含用于分解机模型训练的特征数据。
来源信息：MovieLens数据集为公开的电影评分数据集，FM数据集的来源未知，可能为用于模型训练的合成或处理后的数据。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析、数据挖掘和机器学习模型的构建与评估。
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、用户行为分析等领域的学术研究，如不同推荐算法的比较、用户偏好建模等。
行业应用：为在线视频平台、电影推荐网站等提供数据支持，用于个性化推荐、用户画像构建等。
决策支持：支持产品经理和数据分析师进行用户行为分析，优化推荐策略，提升用户满意度。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统课程的实训材料，帮助学生理解推荐算法的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索用户评分模式、构建个性化推荐模型，以及评估不同推荐算法的性能，从而优化用户体验。
