MovieLens2500万电影评分数据集-miraimagician
数据来源：互联网公开数据
标签：电影，评分，推荐系统，数据集，用户行为，机器学习，娱乐，电影研究
数据概述：该数据集包含来自MovieLens网站的2500万电影评分数据，记录了用户对电影的评分、电影的元数据等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从1995年到2019年。
地理范围：数据主要来源于全球范围内的用户。
数据维度：数据集包括用户ID、电影ID、评分、时间戳、电影标题、电影类型等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于MovieLens网站的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析、电影研究和机器学习等领域的研究和应用，特别是在个性化推荐、电影类型分析和用户偏好预测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：适用于推荐系统算法开发、用户行为分析和电影类型研究等学术研究，如用户偏好建模、电影推荐效果评估等。
行业应用：可以为电影流媒体平台、电影推荐网站等提供数据支持，特别是在个性化推荐、内容推荐等方面。
决策支持：支持电影推荐系统的优化和个性化推荐策略的制定。
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推荐系统算法和用户行为分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户对电影的评分模式与偏好，帮助用户实现精准的电影推荐、用户画像分析等目标，为电影行业和娱乐产业提供数据支持。
