MovieLens 是一个广泛使用的 推荐系统 研究数据集，包含用户对电影的评分、标签和观影记录。以下是其核心内容与使用指南：
📚 数据集特点
- 评分数据：用户对电影的打分（1-5星），用于训练协同过滤模型
- 标签数据：用户对电影的文本标签，支持内容推荐研究
- 用户行为：包含点击、收藏、评分等多维度交互数据
- 时间戳：记录用户操作的时间，便于分析行为序列
📌 数据集结构
- 用户文件：
users.csv（用户ID、性别、出生日期等） - 电影文件：
movies.csv（电影ID、标题、类型等） - 评分文件：
ratings.csv（用户ID、电影ID、评分、时间戳） - 标签文件：
tags.csv（用户ID、电影ID、标签、时间戳）
🧠 典型应用场景
- 协同过滤：基于用户评分预测未观看电影的喜好
- 深度学习：训练神经网络模型进行推荐
- 可视化分析：探索评分分布与用户画像
📦 获取方式
- 访问 MovieLens官网 下载最新版本
- 或通过 本站数据集页面 获取预处理后的版本
如需了解推荐系统相关算法，可访问 推荐系统专题 深入学习 😊