The Movies Dataset 电影信息数据集

该数据集包含了完整 MovieLens 数据集中 45,000 部电影的详尽元数据，这些电影都是在 2017 年 7 月之前上映的。这个数据集不仅涵盖了电影的基本资料，如海报、背景、预算和收入，还包括了上映日期、语言、制作国家和公司等详细信息。此外，它还包含了 26 百万条来自 270,000 名用户的评分，这些评分为 1 至 5 分，为研究电影受欢迎程度提供了宝贵的数据。

这个数据集的灵感来源于作者在 Springboard 数据科学职业轨道的顶点项目，旨在通过电影数据的探索性数据分析，构建不同类型的推荐系统。作者的笔记本，包括《电影的故事》和《电影推荐系统》，作为内核与数据集一起提供，为有兴趣深入了解电影数据的研究人员和开发者提供了实用的工具。

数据内容：

• movies_metadata.csv：主要电影元数据文件。包含完整 MovieLens 数据集中的 45,000 部电影的信息。信息包括海报、背景、预算、收入、上映日期、语言、制作国家和公司。

• keywords.csv：包含 MovieLens 电影的电影情节关键词。以字符串化的 JSON 对象形式提供。

• credits.csv：包含所有电影的演员和剧组信息。以字符串化的 JSON 对象形式提供。

• links.csv：包含 Full MovieLens 数据集中所有电影的 TMDB 和 IMDB ID 的文件。

• links_small.csv：包含完整数据集的 9,000 部电影小子集的 TMDB 和 IMDB ID 。

• ratings_small.csv： 700 位用户对 9,000 部电影的 100,000 个评分的子集。

通过这个数据集，研究人员可以进行多种分析，例如预测电影收入和成功的可能性，或者构建基于内容的推荐引擎和协同过滤推荐系统。这些分析不仅有助于理解电影行业的动态，还可以为电影推荐系统的设计提供科学依据。