IMDB 的电影元数据集合，挺适合做推荐系统的入门练习。字段信息还挺全，像导演、演员、评分、票房这些你都能拿到，想搞点数据可视化、分类模型或者协同过滤，直接用就行。

电影推荐系统的第一步，往往就是找一个结构还算干净的源头。movie-metadata.csv就挺合适，字段清楚、格式规整，嗯，拿来就能搞。像genres和imdb_score这种字段，用来做标签分类、评分预测都还不错。

而且它不大，跑模型也快。数据量不算庞大，五千条左右吧，丢给pandas做挺顺手，响应也快。不像那种动不动几个 G 的大文件，加载都让人头大。

如果你平时搞点儿Flask或Spark的项目，想临时搭个电影推荐的 Demo，扔这个数据集进去，数据清洗省不少事。你要是更深入点，还可以搭配用下MovieLens或者TMDB的数据试试看。

提醒一下，字段gross有点缺失，要下，不然训练模型时容易出锅。推荐系统想走协同过滤的话，也建议你再手动加个用户评分数据，不然单靠这份数据略显单薄。

如果你是刚入门，想快速上手电影推荐系统，那这个数据集还蛮推荐的。路径就叫movie-metadata.csv，名字挺直接，清洗之后直接喂模型，体验感还不错。