教育内容关联预测数据集_Educational_Content_Relation_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：教育, 内容推荐, 知识图谱, 文本分析, 机器学习, 关联预测, 自然语言处理, 模型训练
数据概述：
该数据集包含来自教育平台的结构化数据，记录了教育内容之间的关联信息，用于预测不同学习资源之间的联系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映了特定时间点的内容关联状态。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但由于包含英语内容，可能主要面向英语学习者或国际教育资源。
数据维度：数据集的核心是“oof_df.csv”文件，包含了多个字段，如“id”（内容唯一标识符）、“title”（内容标题）、“description”（内容描述）、“channel”（内容所属频道）、“category”（内容类别）、“level”（内容难度）、“language”（内容语言）、“parent”（父级内容）、“has_content”（是否包含内容）、“content_ids”（关联内容ID列表）、“pred_ids”（预测关联内容ID列表）、“pred_ids2”（另一组预测关联内容ID列表）、“parent_title”、“parent_description”、“grand_parent”、“grand_parent_title”、“grand_parent_description”、“fold”、“concat_content_ids”、“label”（关联标签）、“candidate”、“content_title”、“content_description”、“content_text”、“content_language”、“kind”、“pred”等。此外，还包括tokenizer相关的配置文件（added_tokens.json, tokenizer_config.json, special_tokens_map.json, tokenizer.json），用于文本处理和模型构建。
数据格式：主要数据以CSV格式存储，配置文件为JSON格式，模型文件为.pth和.model格式，方便数据分析、模型训练和部署。
来源信息：数据来源未明确，但从字段内容推测，可能来源于教育平台的内容推荐系统或知识图谱构建项目，并进行了数据清洗和特征提取。
该数据集适合用于教育内容推荐、知识图谱构建和学习路径规划等研究。
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：适用于教育领域与人工智能交叉领域的学术研究，如内容关联性分析、学习路径推荐、个性化学习资源推荐等。
行业应用：为教育科技公司提供数据支持，可用于改进内容推荐系统、构建智能学习平台，提升用户学习体验。
决策支持：支持教育机构优化课程设计、内容组织和学习资源配置，以提升教学效果。
教育和培训：可作为自然语言处理、机器学习、推荐系统等相关课程的实训数据，供学生和研究人员进行模型训练和算法验证。
此数据集特别适合用于探索教育内容之间的内在联系，构建更智能、更个性化的学习系统，提升学习效率和效果。
