TMDb高评分电影数据集2008-2023-avinashyadav2003
数据来源：互联网公开数据
标签：TMDb,电影,评分,高评分,电影元数据,电影推荐,内容发现,数据分析
数据概述：
本数据集来源于TMDb（The Movie Database）API，专注于高评分电影。数据集包含了用户在TMDb平台上给予高评分的电影的关键信息，包括电影ID、片名、上映日期、简介（电影的简短描述）、流行度分数、平均用户评分以及每部电影获得的投票数量。该数据集结构清晰，便于分析，是研究电影趋势、理解高评分电影特征以及发现新电影的重要资源。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和分析场景，包括：
1. 趋势分析：了解电影偏好和评分随时间的变化情况，探索平均评分的变化趋势以及与高评分关联最密切的电影类型。
2. 流行度与评分关系：研究电影的流行度与其平均评分之间的关系，理解高人气电影是否普遍获得高评分，以及流行度与质量之间的关联。
3. 内容分析：利用简介文本进行情感分析或关键词提取，理解高评分电影中的常见主题。
4. 用户行为分析：分析投票模式，了解电影达到特定评分门槛所需的票数，以及高票数电影与低票数电影之间的评分差异。
5. 推荐系统：利用数据集构建或改进电影推荐系统，通过识别高评分电影中的模式和相似性来提升推荐效果。
数据集字段描述：
- id：每个电影的唯一标识符，用于区分不同的电影，并在后续操作中引用特定电影。
- title：电影的标题，提供电影的名称，是识别和理解数据集内容的关键。
- release_date：电影的上映日期，用于分析时间趋势、不同年份电影的分布情况以及识别最近的高评分电影。
- overview：电影的简要摘要或描述，提供了关于电影情节的背景信息，可用于更深入的内容分析，如情感分析或关键词提取。
- popularity：电影的流行度分数，表示电影的受欢迎程度或广为人知的程度，受营销、明星效应和公众反应等因素影响。
- vote_average：用户给出的平均评分，是识别电影质量或批评接纳程度的关键指标，较高的平均评分通常表示电影更受欢迎。
- vote_count：投票次数，即参与评分的用户数量，为平均评分提供背景信息，较高的投票次数可以提升平均评分的可信度。
