电影推荐用户评分数据集MovieRecommendationUserRatingDataset-soniaanchal
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, 协同过滤, 推荐系统, 数据挖掘, 机器学习, 电影产业
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，记录了用户对不同电影的评分记录。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态评分数据集使用。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可用于分析用户对电影的偏好。
数据维度：数据集包含四个主要字段，字段名分别为"196"、"242"、"3"、"881250949"，分别代表用户ID、电影ID、用户对电影的评分（1-5分，整数表示）以及评分时间戳。
数据格式：CSV格式，文件名为Movie Recommendation.csv，便于数据分析和处理。
数据来源于电影评分网站，已进行匿名化处理。
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、用户行为分析等领域的研究，如用户偏好建模、电影相似度计算、评分预测等。
行业应用：可以为电影网站、流媒体平台等提供数据支持，尤其是在个性化推荐、用户画像构建等方面。
决策支持：支持电影发行商、制作公司等进行市场分析和影片推广策略制定。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解推荐系统原理。
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，帮助用户构建推荐模型、优化用户体验。
