用户行为电影评分预测数据集_User_Behavior_Movie_Rating_Prediction
数据来源:互联网公开数据
标签:电影推荐, 用户行为分析, 评分预测, 推荐系统, 协同过滤, 数据集, 机器学习, 评级数据
数据概述:
该数据集包含用户对电影的评分数据,用于构建和评估电影推荐系统。主要特征如下:
时间跨度:数据未明确标注时间信息,可视为静态数据集,用于模型训练和评估。
地理范围:数据未限定地理范围,可用于构建通用的推荐模型。
数据维度:数据集包括用户ID(user_id)、电影ID(item_id)和用户对电影的评分(rating)。其中包含 ground truth 数据集(gt.csv)和预测结果数据集(preds.csv, preds (1).csv),以及可能包含额外信息的 ifashion.txt 和 ifashion_data.csv。
数据格式:数据集主要为CSV格式,方便数据分析和处理。
来源信息:数据来源于用户对电影的评分行为,已经过匿名处理,用于推荐模型训练和评估。
该数据集适合用于电影推荐系统的研究与开发,以及用户行为分析。
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、协同过滤算法、个性化推荐等领域的研究。
行业应用:可应用于电影推荐平台、流媒体服务等,提升用户体验和内容推荐的准确性。
决策支持:支持推荐系统模型的优化和评估,帮助平台提升用户粘性和内容消费。
教育和培训:作为推荐系统、机器学习等课程的实训数据,帮助学生和研究人员深入理解推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户评分行为模式,评估不同推荐算法的性能,并构建高效的电影推荐系统。