酒店推荐系统数据集HotelRecommenderSystemDataset-bimimi
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店业，推荐系统，数据集，用户行为，机器学习，个性化推荐，旅游服务，数据分析
数据概述： 该数据集记录了酒店推荐系统的相关数据，主要用于分析用户行为和优化推荐算法。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个主要旅游城市的酒店信息，包括不同星级和类型的酒店。
数据维度：数据集包括用户ID，酒店ID，评分，入住日期，停留时长，价格，用户偏好，搜索历史等信息。还包括酒店的基本属性，如地理位置，设施，服务等级等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的酒店预订平台和用户行为记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于酒店行业的个性化推荐系统，用户行为分析及机器学习模型的训练与优化，尤其在推荐算法改进和用户体验提升方面具有重要价值。
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：适用于酒店推荐算法，用户行为分析及个性化服务研究的学术研究，如用户偏好建模，推荐效果评估等。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在个性化推荐，用户满意度提升及市场策略制定方面。
决策支持：支持酒店推荐系统的优化和个性化服务策略的制定，帮助酒店提高用户满意度和入住率。
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推荐算法，用户行为分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索酒店推荐系统的优化与用户体验的提升，帮助用户实现更精准的个性化推荐，提高酒店预订转化率和用户满意度，为酒店行业提供数据驱动的决策支持。
