额外小型评分数据集Extra-SmallRatingDataset-ronniehcheng
数据来源：互联网公开数据
标签：评分数据，数据集，用户行为，推荐系统，机器学习，数据分析，用户研究，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自互联网公开来源的用户评分数据，记录了用户对特定项目或产品的评分信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个地区的用户，主要来自在线平台和应用程序。
数据维度：数据集包括用户ID，项目ID，评分值，评分时间等变量。此外，还包括部分用户的基本信息和项目的基本描述。
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：数据来源于多个在线评分平台和应用程序的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统，用户行为分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在评分预测，用户分组和个性化推荐等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于用户行为分析，推荐系统研究等学术研究，如用户评分行为模式分析，推荐算法效果评估等。
行业应用：可以为电商，娱乐，社交媒体等行业提供数据支持，特别是在个性化推荐，用户分层和满意度分析方面。
决策支持：支持推荐系统的优化和用户满意度的提升，帮助商家和平台制定更好的产品推荐策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户评分行为与推荐系统的关系，帮助用户实现准确的评分预测和个性化推荐，提升用户满意度和平台使用体验。
