电影用户行为与电影元数据分析数据集MovieUserBehaviorandMetadataAnalysisDataset-jupres
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为分析, 电影评分, 电影元数据, 情感分析, 票房预测, 数据融合, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电影评分网站和电影数据库的融合数据，记录了用户对电影的评分、用户个人信息以及电影的详细元数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但可从Timestamp字段推断出数据涉及的时间段。
地理范围：数据未限定具体的地理区域，但电影信息和用户数据可能来源于全球范围。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如用户ID（UserID）、电影ID（MovieID）、用户评分（Rating）、评分时间戳（Timestamp）、电影标题（Title）、电影类型（Gender_x）、电影名称（names）、电影上映日期（date_x）、电影评分（score）、电影流派（genre_imdb）、电影剧情简介（overview）、演职人员（crew）、电影原始标题（orig_title）、电影状态（status）、原始语言（orig_lang）、电影预算（budget_x）、电影票房收入（revenue）、电影制作国家（country）、用户性别（Gender_y）、用户年龄（Age）、用户职业（Occupation）和用户邮编（Zip-code）。
数据格式：CSV格式，文件名为df_fixed.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于多个在线资源，经过整合和清洗，将用户评分数据与电影元数据相结合。
该数据集适合用于电影推荐系统、用户行为分析、情感分析和票房预测等领域的研究。
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：适用于电影推荐算法、用户画像构建、电影票房预测等学术研究，例如研究用户评分与电影特征之间的关系，分析用户偏好等。
行业应用：可以为电影行业、流媒体平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、内容优化、市场分析等方面。
决策支持：支持电影制作公司、发行商进行电影制作决策，优化营销策略，以及评估电影的潜在票房。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，以及应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索用户评分与电影特征、用户属性之间的关系，帮助用户构建电影推荐模型，提高推荐准确性，优化内容运营策略。
