Foursquare地理位置预测模型筛选数据集-用户邻近位置关系-2023

Foursquare地理位置预测模型筛选数据集-用户邻近位置关系-2023 数据来源：互联网公开数据 标签：Foursquare, 地理位置预测, 用户行为, 位置推荐, 邻近关系, 数据筛选, LightGBM, 模型优化 数据概述： 本数据集基于 Foursquare 地理位置预测项目，包含了经过 LightGBM (LGB) 模型筛选后的用户邻近位置（id-nearid）配对数据。该数据集是基于原始训练数据进行模型训练和预测，并对预测结果进行阈值为 0.01 的过滤，筛选出模型预测置信度较高的邻近位置关系。数据集旨在用于优化地理位置推荐和用户行为分析。原始数据基于 train.csv 文件，并使用 GroupKFold 进行数据划分，生成了 set 标签。

数据用途概述： 该数据集主要用于以下场景： 1. 地理位置推荐系统优化：通过分析用户邻近位置关系，改进位置推荐算法，提升推荐准确性。 2. 用户行为分析：研究用户在不同地理位置之间的移动模式和行为特征。 3. 模型训练与评估：作为模型训练的输入数据，评估不同模型的性能，并进行参数调优。 4. 数据挖掘与分析：探索用户位置之间的潜在关联，发现新的业务机会。