编程竞赛友谊目标深度学习数据集HackerearthFriendshipGoalDeepLearningDataset-radadiyamohit
数据来源：互联网公开数据
标签：编程竞赛，友谊目标，数据集，深度学习，人工智能，机器学习，社交网络分析，预测建模
数据概述：该数据集来自 HackerEarth 平台，记录了编程竞赛中的友谊关系和目标达成情况，适用于深度学习和社交网络分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的 HackerEarth 用户及其参与的竞赛。
数据维度：数据集包括用户ID，竞赛ID，朋友关系，目标达成情况，竞赛得分，参与时长等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于 HackerEarth 平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于社交网络分析，深度学习和机器学习等领域的研究和应用，特别是在友谊关系预测，目标达成情况分析等方面具有重要价值。
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：适用于社交网络分析，目标达成情况预测等研究，如友谊关系的形成和演变，目标达成的影响因素分析等。
行业应用：可以为社交网络平台，在线教育平台等提供数据支持，特别是在用户关系预测，目标达成情况分析等方面。
决策支持：支持用户关系管理和目标达成策略优化，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为人工智能和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社交网络分析，目标达成预测等技术。
此数据集特别适合用于探索编程竞赛中友谊关系和目标达成情况的规律与趋势，帮助用户实现友谊关系预测和目标达成情况分析等目标，促进社交网络分析和深度学习技术进步。
