电影推荐系统用户行为数据集MovieRecommendationSystemUserBehaviorDataset-gabriellealves
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 用户行为, 电影, 评分, 时序数据, 电影信息, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电影推荐系统的用户行为数据，记录了用户对电影的评分记录和电影元数据。主要特征如下：
时间跨度：数据包含时间戳信息，能够用于分析用户行为随时间的变化。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，推测为全球范围内的电影用户行为。
数据维度：
train_data.csv: 包含用户ID（user_id）、电影ID（movie_id）、评分（rating）和时间戳（timestamp）。
movies_data.csv: 包含电影ID（movie_id）、电影标题（title）和电影类型（genres）。
数据格式：提供CSV格式的文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电影推荐系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于推荐系统算法开发、用户行为分析和电影类型分析。
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、时序数据分析等领域的学术研究，如个性化推荐算法、用户兴趣演变分析等。
行业应用：可以为电影流媒体平台、电影推荐网站等提供数据支持，尤其是在改进推荐算法、提升用户体验方面。
决策支持：支持电影行业的用户行为分析，助力电影发行商进行市场预测和内容策略优化。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统原理。
此数据集特别适合用于探索用户对电影的偏好与评分模式，构建个性化推荐模型，提升推荐系统的准确性和用户满意度。
