酒店预订用户行为预测数据集_Hotel_Booking_User_Behavior_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 用户行为分析, 推荐系统, 搜索结果排序, 机器学习, 预测建模, 旅游行业, 点击率预测
数据概述：
该数据集包含酒店预订平台的用户搜索和点击行为数据，用于预测用户对酒店的偏好和预订意愿。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态用户行为快照。
地理范围：数据来源于酒店预订平台的用户行为，未限定具体地理位置，可能包含全球范围内的用户。
数据维度：
submission_sample.csv：包含srch_id（搜索会话ID）和prop_id（酒店ID），用于提交预测结果。
test_set_VU_DM.csv和training_set_VU_DM.csv：包含用户搜索查询、酒店信息、用户点击与预订行为等详细数据，具体字段信息需参考原始数据集文档。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：submission_sample.csv、test_set_VU_DM.csv和training_set_VU_DM.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于酒店预订平台，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、推荐系统构建和点击率预测等研究。
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：适用于推荐系统、用户行为建模、点击率预测等领域的学术研究，如个性化推荐算法优化、用户行为模式分析等。
行业应用：为在线旅游平台、酒店预订网站提供数据支持，特别是在提升用户体验、优化搜索排序、提高转化率等方面。
决策支持：支持酒店预订平台的用户行为分析、市场营销策略制定和产品优化。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、推荐系统等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户在酒店预订过程中的行为模式，帮助用户实现优化推荐算法、提高预订转化率等目标。
