短视频用户行为分析数据集_Short_Video_User_Behavior_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 短视频, 推荐系统, 时序数据, 用户画像, 行为预测, 社交媒体, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含短视频平台用户行为的相关数据，记录了用户观看、互动等行为信息，用于分析用户偏好和行为模式。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含“creat_time”字段，可用于时序分析。
地理范围：数据包含用户所在城市（user_city）和视频发布城市（item_city）信息，但未明确国家或地区。
数据维度：数据集包含多个关键维度，如用户ID（user_id）、视频ID（item_id）、用户所在城市、作者ID（author_id）、视频发布城市、观看渠道（channel）、音乐ID（music_id）、设备ID（device_id）、创建时间（creat_time）、视频时长（video_duration）等。
数据格式：CSV格式，包括timeSegm_test.csv、timeSegm_train_finish.csv和timeSegm_train_like.csv三个文件，方便数据处理和分析。数据已进行初步的结构化处理。
该数据集特别适合用于用户行为分析、推荐系统构建和用户画像研究。
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：适用于社交媒体、用户行为分析等领域的研究，如用户行为预测、用户兴趣建模、内容推荐算法优化等。
行业应用：为短视频平台、内容推荐平台提供数据支持，尤其是在用户画像构建、个性化推荐、用户留存分析等方面。
决策支持：支持平台进行内容策略优化、用户增长策略制定，以及提升用户体验。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、推荐系统等相关课程的实训素材，帮助学生理解用户行为分析和数据驱动决策。
此数据集特别适合用于探索用户在短视频平台上的行为规律，优化推荐算法，提升用户粘性和平台活跃度。
