IMDb电影数据集-基于特征的用户电影评分预测数据集

IMDb电影数据集-基于特征的用户电影评分预测数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：电影,IMDb,评分预测,用户偏好,特征工程,电影数据,票房,演员,导演,制片公司 数据概述： 本数据集基于IMDb（互联网电影数据库）的电影扩展数据集构建，旨在预测用户对电影的评分，考虑到用户个人偏好。数据包含了不同制片公司、编剧、导演和演员/女演员所制作的电影的评分信息。数据集通过抓取用户评分数据，并结合IMDb电影数据集进行构建，以提供更全面的电影信息用于评分预测。数据集中的评分是基于平均、最差和最佳电影的评分计算而来。最差和最佳电影的评分经过了处理，排除了离群值（即评分与制片公司、编剧等平均评分相差超过2个标准差的电影）。此外，每个评分都是针对不同年龄和性别用户群体的单独计算结果。 数据用途概述： 该数据集主要用于电影评分预测模型的构建和训练。研究人员可以使用此数据来分析不同特征（如制片公司、编剧、导演、演员）对电影评分的影响，并开发个性化的电影推荐系统。此外，该数据集还可以用于探索用户偏好、电影票房预测、演员价值评估等多种研究场景。通过分析不同用户群体的评分差异，可以深入了解不同年龄和性别用户对电影的喜好，从而优化电影的发行策略和市场推广。