电影推荐用户评分数据集MovieRecommendationUserRatingDataset-hiraahmed
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为, 评分数据, 协同过滤, 电影分析, 数据挖掘, 机器学习, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含来自电影评分网站的用户评分数据，记录了用户对电影的评分信息，可用于构建电影推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户评分的时间戳，时间跨度为数据集收录的时间范围。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可用于分析用户行为和电影偏好。
数据维度：包括用户ID（userId）、电影ID（movieId）、用户对电影的评分（rating）和评分时间戳（timestamp）以及电影的标题（title）和类型（genres）。
数据格式：CSV格式，包含movie.csv和rating.csv两个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电影评分数据集，已进行基本的清洗和标准化处理。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析和电影偏好分析等研究。
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：适用于推荐系统、用户行为分析和电影偏好分析等领域的学术研究，如协同过滤算法、基于内容的推荐算法等。
行业应用：可以为电影平台、流媒体服务提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像分析等方面。
决策支持：支持电影行业的市场分析、用户行为分析和内容推荐策略优化。
教育和培训：作为机器学习、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算法和用户行为分析。
此数据集特别适合用于构建电影推荐模型，分析用户对不同类型电影的偏好，并实现个性化推荐功能。
