电影推荐系统用户行为数据集MovieRecommendationSystemUserBehaviorData-fernandogarciacosta
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为分析, 电影评分, 标签数据, 链接数据, 电影元数据, 协同过滤, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开电影数据库的用户行为数据，记录了用户对电影的评分、标签以及电影的元数据信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据内容涵盖全球范围内的电影。
数据维度：数据集包含四个主要文件：
linkscsv：包含电影ID与IMDB和TMDB的链接信息，包括movieId、imdbId、tmdbId。
tagscsv：包含用户为电影添加的标签数据，包括userId、movieId、tag、timestamp。
ratingscsv：包含用户对电影的评分数据，包括userId、movieId、rating、timestamp。
moviescsv：包含电影的基本信息，如movieId、title、genres。
数据格式：所有数据均为CSV格式，便于数据分析和处理。数据来源于公开电影数据库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于电影推荐系统的开发和用户行为分析研究。
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：适用于电影推荐算法、用户行为分析、情感分析等领域的研究，如基于内容的推荐、协同过滤推荐、标签推荐等。
行业应用：为电影流媒体平台、电影推荐网站提供数据支持，用于提升用户体验、个性化推荐、内容优化等。
决策支持：支持电影制作公司、发行公司进行市场分析，了解用户偏好，优化电影发行策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、推荐系统等课程的实训材料，帮助学生理解和实践推荐系统。
此数据集特别适合用于构建个性化电影推荐模型，探索用户评分、标签与电影特征之间的关系，从而提升推荐的准确性和用户满意度。
