动漫推荐用户行为分析数据集_Anime_Recommendation_User_Behavior_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：动漫推荐, 用户行为分析, 协同过滤, 动漫, 评分数据, 相似度计算, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自动漫网站的用户行为数据，记录了用户对动漫作品的评分、以及动漫作品的详细信息，用于构建动漫推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但数据内容涵盖全球范围内的动漫作品和用户。
数据维度：
anime.csv: 包含动漫作品的ID、名称、类型、类型、集数、评分和成员数量等信息。
rating.csv: 包含用户ID、动漫ID以及用户对该动漫的评分。
user_similarity.csv: 包含了用户之间的相似度得分，用于协同过滤推荐。
item_similarity.csv: 包含了动漫作品之间的相似度得分，用于基于内容的推荐。
数据格式：CSV格式，方便数据导入和分析。
数据来源：数据集的来源未明确标注，但数据经过了整理和清洗，适合用于推荐系统构建和用户行为分析。
该数据集适合用于构建和评估动漫推荐系统，以及进行用户行为分析和动漫作品特征研究。
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：适用于推荐系统、用户行为分析、自然语言处理等领域的学术研究，例如基于协同过滤的推荐算法研究、用户偏好分析、动漫作品特征分析等。
行业应用：可以为动漫网站、视频平台等提供数据支持，用于构建个性化推荐系统、提升用户体验、优化内容推荐策略。
决策支持：支持内容运营决策，帮助平台了解用户偏好，从而优化动漫内容的采购和推广策略。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解推荐系统的工作原理，提升数据分析和建模能力。
此数据集特别适合用于探索用户对动漫作品的评分模式、用户之间的相似性，以及动漫作品之间的相似性，帮助用户实现个性化推荐，提升用户粘性。
