流媒体电影推荐数据集StreamRecMovieRecommendationDataset-davidhspinal
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐，流媒体，数据集，推荐系统，机器学习，用户行为，数据分析，娱乐科技
数据概述： 该数据集包含来自流媒体平台的电影观看和评分数据，记录了用户对电影的选择和互动行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家的用户，主要来自主流流媒体平台。
数据维度：数据集包括用户ID、电影ID、观看时长、评分、观看时间、电影类型、导演、演员等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的流媒体平台用户行为数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统研究、用户行为分析、机器学习模型训练等领域，特别是在电影推荐算法、用户偏好分析等技术任务中具有重要价值。
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、用户行为分析等学术研究，如用户观影习惯研究、电影流行趋势分析等。
行业应用：可以为流媒体平台、电影制作公司等提供数据支持，特别是在个性化推荐、内容优化方面。
决策支持：支持电影推荐策略的制定和优化，帮助平台提升用户满意度和留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户观影行为与电影推荐算法的规律与趋势，帮助用户实现精准的电影推荐，提升用户体验和平台竞争力。
