电影信息与用户评分数据集MovieInformationandUserRatingDataset-lexuanhieuai
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 评分, 评论, 电影推荐, 文本分析, 数据挖掘, 机器学习, 电影票房
数据概述：
该数据集包含来自互联网的电影详细信息和用户评分数据，旨在用于电影推荐、票房预测和情感分析等相关研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但电影年份信息从1911年开始，涵盖了不同年代的电影。
地理范围：数据未限定具体国家或地区，但电影信息涵盖了全球范围内的电影作品。
数据维度：
cleaned_movies_details.csv: 包含电影标题、海报链接、年份、导演、演员、时长、类型、剧情简介、评分、评分人数、用户评论数、影评人数、制作国家、Metascore、奥斯卡获奖情况、预算、票房、获奖情况、提名情况和电影ID等字段。
cleaned_movies_details_with_embeddings.csv: 包含cleaned_movies_details.csv的所有字段，以及额外的info和embeddings字段，其中embeddings为电影的嵌入向量，用于语义相似度分析。
cleaned_user_rating.csv: 包含用户ID、电影ID和用户评分等字段。
embeddings.npz: 包含电影嵌入向量，用于构建电影的向量表示，方便进行相似度计算和推荐。
数据格式：数据集包含CSV格式的结构化数据（cleaned_movies_details.csv, cleaned_movies_details_with_embeddings.csv, cleaned_user_rating.csv）和NPZ格式的嵌入向量文件（embeddings.npz），方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的电影信息数据库和用户评分平台，经过清洗和整合，确保数据的质量和可用性。
该数据集适合用于电影推荐系统、情感分析、票房预测以及电影特征的深入研究。
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：适用于电影推荐系统、情感分析、电影票房预测、电影类型分析等相关领域的学术研究。
行业应用：可以为电影发行公司、流媒体平台、电影评论网站等提供数据支持，用于改进推荐算法、预测票房、优化内容策略等。
决策支持：支持电影行业内的决策制定，如电影投资、发行策略、市场营销等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电影数据分析。
此数据集特别适合用于探索电影特征、用户行为与电影票房之间的关系，以及构建个性化的电影推荐系统，从而提升用户体验和商业价值。
