Kaggle电影数据集：movies

这些文件包含完整 MovieLens 数据集中列出的所有 45,000 部电影的元数据。该数据集包含 2017 年 7 月或之前上映的电影。数据点包括演员、剧组、剧情关键词、预算、收入、海报、上映日期、语言、制作公司、国家、TMDB 投票数和投票平均值。

( cast, crew, plot keywords, budget, revenue, posters, release dates, languages, production companies, countries, TMDB vote counts and vote averages.)

该数据集还包含来自 270,000 名用户对所有 45,000 部电影的 2600 万个评分的文件。评级为 1-5 级，已从 GroupLens 官方网站获得。

该数据集还包含来自 700 个用户的 100,000 个评分的文件，其中包含 9,000 部电影的一小部分。评级为 1-5 级，已从 GroupLens 官方网站获得。

内容

该数据集由以下文件组成：

Movie_metadata.csv：主要的电影元数据文件。包含有关 Full MovieLens 数据集中的 45,000 部电影的信息。功能包括海报、背景、预算、收入、发布日期、语言、制作国家和公司。

Keywords.csv：包含我们的 MovieLens 电影的电影情节关键字。以字符串化 JSON 对象的形式提供。

Credits.csv：包含我们所有电影的演员和工作人员信息。以字符串化 JSON 对象的形式提供。

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 部电影的小子集的 TMDB 和 IMDB ID。

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

完整的 MovieLens 数据集包含 2600 万个评级和 750,000 个标签应用程序，这些应用程序来自该数据集中所有 45,000 部电影的 270,000 名用户，可在此处访问

致谢
该数据集是从 TMDB 和 GroupLens 收集的数据集合。
从 TMDB Open API 收集了电影详细信息、演职员表和关键字。本产品使用 TMDb API，但未经 TMDb 认可或认证。他们的 API 还提供对许多其他电影、演员和女演员、剧组成员和电视节目的数据的访问。您可以在这里亲自尝试。

电影链接和评分已从 GroupLens 官方网站获得。这些文件是此处提供的数据集的一部分

灵感
这个数据集是作为我第二个 Capstone 项目的一部分，用于 Springboard 的数据科学职业轨道。我想对电影数据执行广泛的 EDA 来叙述电影的历史和故事，并使用此元数据与 MovieLens 评级相结合来构建各种类型的推荐系统。

我的两本笔记本都可用作此数据集的内核：电影和电影推荐系统的故事

你可以用这个数据集做的一些事情：
根据特定指标预测电影收入和/或电影成功。哪些电影倾向于在 TMDB 上获得更高的票数和平均票数？构建基于内容和基于协同过滤的推荐引擎。

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