Netflix用户观看行为与电影推荐数据集

Netflix用户观看行为与电影推荐数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：Netflix, 电影, 电视剧, 观看行为, 推荐系统, 用户偏好, 数据分析, 机器学习 数据概述： 本数据集模拟了Netflix平台的用户观看行为数据，旨在为构建电影推荐引擎提供基础。数据包含模拟的用户ID、电影/电视剧ID、观看时长、观看日期、用户评分等关键字段，以及电影/电视剧的元数据，如类型、导演、演员等。该数据集模拟了用户与Netflix平台交互的数据，能够反映用户对不同影视内容的偏好和反馈。

数据用途概述： 该数据集主要用于电影推荐系统的开发与评估。研究人员可以使用该数据进行用户行为分析，例如分析用户的观看习惯、偏好等。同时，数据集可以用于训练和测试基于协同过滤、内容过滤以及混合推荐算法的推荐模型，从而预测用户可能感兴趣的电影或电视剧，并进行个性化推荐。此外，该数据集还可用于研究推荐算法的性能评估、用户体验优化以及A/B测试等应用场景。