用户电影评分数据集UserMovieRatingDataset-ahmedkhaledaseri
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为分析, 协同过滤, 评分数据, 数据挖掘, 机器学习, 推荐系统, 用户画像
数据概述：
该数据集包含用户对电影的评分数据，记录了用户对不同电影的偏好程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态评分数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用电影评分数据。
数据维度：数据集包含两部分数据：
ccai422_lab04_part1_data.csv：包含用户ID（user_id）、电影ID（movie_id）和用户对电影的评分（rating）。
ccai422_lab04_part2_3_data.csv：包含不同用户（Alice, User1, User2, User3, User4）对不同“item”的评分，其中“item”可以理解为电影或其他内容。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于推荐系统研究、用户行为分析和数据挖掘等领域。
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、用户行为分析等领域的学术研究，如协同过滤算法的优化、用户偏好建模等。
行业应用：为电影、视频平台提供数据支持，尤其在个性化推荐、用户画像构建等方面。
决策支持：支持平台进行内容推荐策略的制定，提高用户粘性和满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解推荐系统的工作原理。
此数据集特别适合用于探索用户评分模式、评估推荐算法的性能，帮助用户构建个性化推荐系统，提升用户体验。
