Goodreads图书推荐系统数据集GoodreadsRecommenderSystemDataset-nikitamineev
数据来源：互联网公开数据
标签：图书推荐，数据集，用户行为，协同过滤，机器学习，推荐系统，图书分析，数据挖掘
数据概述： 该数据集来自Goodreads平台，记录了用户在图书评分、阅读行为和互动等方面的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2007年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的Goodreads用户。
数据维度：数据集包括用户ID、图书ID、评分、阅读状态（如已读、未读）、标签（如收藏、想读）、评论内容等变量。还包括图书的基本信息如书名、作者、出版年份等。
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Goodreads平台的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于图书推荐系统、用户行为分析、图书市场研究等领域的应用，尤其在协同过滤、机器学习模型训练、推荐算法优化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：适用于图书推荐算法、用户阅读行为分析、图书流行趋势研究等学术研究，如用户评分分布、阅读偏好分析等。
行业应用：可以为图书出版、在线书店、图书馆等提供数据支持，特别是在图书推荐、市场细分和用户个性化服务方面。
决策支持：支持图书推荐系统的优化和个性化服务策略的制定，帮助商家和图书馆提供更精准的图书推荐。
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、协同过滤及相关技术。
此数据集特别适合用于探索图书推荐系统的规律与趋势，帮助用户实现精准的图书推荐，提升用户阅读体验和满意度，促进图书市场的个性化服务发展。
