电影推荐用户行为分析数据集_Movie_Recommendation_User_Behavior_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为分析, 协同过滤, 数据挖掘, 机器学习, 电影数据, 用户画像, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含用户在电影推荐系统中的交互行为数据，记录了用户对电影的浏览、评分或其他形式的反馈信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确包含时间戳，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常此类数据来源于全球范围内的用户。
数据维度：包括用户ID、电影ID、评分、点击、浏览时长等用户行为数据，以及电影的元数据信息。
数据格式：CSV格式，其中包含graph_sage_523.csv和user_based_filtering_513.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于模拟的电影推荐系统，已进行匿名化处理，确保用户隐私安全。
该数据集适合用于研究和开发推荐系统，以及用户行为分析。
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、用户行为建模、个性化推荐等领域的研究，如协同过滤算法的优化、基于内容的推荐等。
行业应用：可以为电影、流媒体平台等行业提供数据支持，特别是在用户画像构建、电影推荐、个性化内容推荐等方面。
决策支持：支持平台制定个性化推荐策略，优化用户体验，提升用户粘性。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统的原理和应用。
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，提高推荐准确率。
