电影推荐系统用户行为与评分数据集

电影推荐系统用户行为与评分数据集_Movie_Recommendation_System_User_Behavior___Rating_Dataset

数据来源:互联网公开数据

标签:推荐系统, 用户行为分析, 电影评分, 协同过滤, 数据集, 机器学习, 文本分析, 深度学习

数据概述: 该数据集包含多来源的电影推荐系统相关数据,主要记录了用户对电影的评分、用户属性以及电影元数据等信息,旨在支持推荐系统模型的开发与评估。主要特征如下: 时间跨度:数据集涵盖不同时间段的用户行为数据,具体时间范围取决于子数据集,例如ml-1m, ml-10m, ml-20m。 地理范围:数据来源多样,可能包含来自全球范围的用户行为数据。 数据维度:数据集包括用户ID,电影ID,评分(例如1-5星),时间戳,电影标题,电影类型,用户年龄组,用户邮编等。部分数据集还包含用户标签、电影链接(IMDB, TMDB)等信息。 数据格式:主要为CSV格式,部分数据也可能以JSON、dat等格式存储。文件结构组织清晰,便于数据分析和模型训练。 来源信息:数据来源于公开的电影评分数据集,例如MovieLens系列数据集,以及台湾大润发(Ta-Feng)用户数据。已进行标准化处理,方便用户使用。 该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析、电影推荐等领域的研究和应用。

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:适用于推荐系统算法研究,例如协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐模型等。同时,也适用于用户行为分析、电影偏好分析等研究。 行业应用:可以为电影流媒体平台、电商平台等提供数据支持,用于开发个性化推荐系统,提升用户体验和平台效益。 决策支持:支持平台进行用户画像分析、内容推荐策略优化、市场趋势预测等决策。 教育和培训:作为推荐系统、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材,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评分与电影特征之间的关系,评估不同推荐算法的性能,并优化推荐系统的精准度和用户满意度。

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数据与资源

附加信息

字段
版本 1.0
数据集大小 552.98 MiB
最后更新 2025年10月21日
创建于 2025年10月21日
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