电影推荐用户行为数据集MovieRecommendationUserBehaviorDataset-fonganyo
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为, 协同过滤, 推荐系统, 评分预测, 数据分析, 机器学习, 用户画像
数据概述：
该数据集包含来自电影评分网站的用户观影行为数据，记录了用户对电影的评分记录。主要特征如下：
时间跨度：数据集中包含时间戳信息，可以用于分析用户行为的时间演变，但具体时间范围未知。
地理范围：数据未明确标明地理位置信息，但可用于构建通用的电影推荐模型。
数据维度：数据集包含用户ID（userId）、电影ID（movieId）、评分（rating）和时间戳（timestamp）。其中，train.csv包含评分和时间戳信息，test.csv仅包含用户ID和电影ID，用于评估推荐模型的性能。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于公开的电影评分数据集，经过了预处理，可直接用于推荐系统的构建与评估。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析和评分预测的研究。
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、个性化推荐算法等领域的研究，如协同过滤、基于内容的推荐等。
行业应用：为电影推荐平台、流媒体服务等提供数据支持，用于优化用户体验、提高内容推荐精准度。
决策支持：支持电影公司、发行商等进行用户偏好分析，辅助制定影片发行策略。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员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和评估电影推荐模型，例如预测用户对未观看电影的评分，从而实现个性化电影推荐。
