电影推荐系统用户行为数据集MovieRecommendationSystemUserBehaviorDataset-airwakss
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为分析, 评分数据, 标签数据, 电影信息, 协同过滤, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自公开电影数据库的电影信息以及用户对电影的评分和标签数据，用于构建和评估电影推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，可视为静态数据集，用于分析用户历史行为和电影特征。
地理范围：数据集涵盖全球范围内的电影，数据来源未明确限定特定地区。
数据维度：
movies.csv：包含电影的ID、标题和类别信息。
links.csv：包含电影的ID、IMDB链接和TMDB链接。
ratings.csv：包含用户对电影的评分数据，包括用户ID、电影ID、评分和时间戳。
tags.csv：包含用户对电影的标签数据，包括用户ID、电影ID、标签内容和时间戳。
数据格式：数据集以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于公开的电影数据集，已进行标准化处理，方便用户进行数据分析和建模。
该数据集适合用于电影推荐系统、用户行为分析、个性化推荐和数据挖掘等研究。
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：适用于电影推荐系统、用户行为分析、个性化推荐和数据挖掘等领域的研究。
行业应用：可以应用于电影网站、视频平台等，用于构建个性化推荐系统，提升用户体验。
决策支持：支持电影平台进行用户行为分析，优化电影推荐策略，提升用户粘性和平台收益。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，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，构建个性化推荐模型，提升推荐准确度。
