电影用户偏好与观影行为数据集MovieUserPreferenceandViewingBehaviorDataset-yonatanvarssano
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户画像, 观影行为, 电影分类, 情感分析, 社交网络, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交网络平台的用户观影偏好与历史观影记录，记录了用户的个人信息、电影收藏、观看记录和评价等数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为用户观影偏好与行为的静态快照。
地理范围：数据来源未明确，但包含多种语言和国家/地区信息，推测为全球范围内的用户数据。
数据维度：数据集包含多维度信息，包括用户个人信息（如用户URL）、电影收藏（favourite 1, favourite 2, ...）、电影类型偏好（Action, Adventure, Animation, Comedy, ...）、电影评分（如“★ ★ ★ ★ ★”、“★ ★ ★ ★ ½”等）、观影数量（movies watched）和高评分电影列表（high rated movies）。
数据格式：提供CSV和JSON两种格式，其中CSV文件（users_for_Ehud.csv）包含结构化用户数据，JSON文件（movies_for_Ehud.json）可能包含电影相关元数据。
来源信息：数据来源于社交媒体平台或电影爱好者社区，已进行匿名化处理，并可能经过清洗和整理。
该数据集适合用于用户画像分析、电影推荐系统开发以及观影行为模式研究。
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、用户行为分析、情感分析和社交网络分析等领域的学术研究。
行业应用：可用于电影网站、流媒体平台等，提升个性化推荐的准确性和用户体验。
决策支持：支持电影制作公司、发行商等进行市场调研和营销策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、推荐系统等课程的实训材料，帮助学生理解用户行为分析与推荐系统构建。
此数据集特别适合用于探索用户观影偏好与电影属性之间的关系，以及构建个性化电影推荐模型，从而实现用户满意度提升和商业价值最大化。
