用户电影观看行为数据集_User_Movie_Watching_Behavior_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为分析, 电影数据, 数据挖掘, 协同过滤, 电影评分, 观看记录, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含用户电影观看行为数据，记录了用户与电影之间的互动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为静态用户观看行为的集合。
地理范围：数据未标明具体地理位置，推测为全球范围内的电影观看行为记录。
数据维度：数据集包括用户ID、电影ID以及用户对电影的评分。
数据格式：CSV格式，文件名为combined_user-movie_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电影数据集，已进行清洗和整合。
该数据集适合用于用户行为分析、电影推荐系统构建等研究。
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、用户行为模式分析等学术研究。
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、用户画像构建方面。
决策支持：支持电影发行方、电影制作公司进行市场分析和观众偏好预测。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐系统。
此数据集特别适合用于探索用户对不同电影的偏好，以及构建个性化的电影推荐模型，从而提升用户体验和平台效益。
