课程内容关联预测数据集_Course_Content_Relevance_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：课程内容, 关联预测, 自然语言处理, 文本匹配, 知识图谱, 机器学习, 教育科技, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自教育平台或课程内容的数据，记录了课程单元与学习内容的关联信息，用于训练预测课程内容之间相关性的模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的课程内容关联性分析数据集。
地理范围：数据覆盖范围不明确，但由于数据中包含英语文本，推测主要面向英语学习者或英语授课的课程。
数据维度：数据集核心为CSV文件，名为“oof_df.csv”，包含多个字段，例如：id（课程单元ID），title（课程单元标题），description（课程单元描述），channel（频道），category（类别），level（难度等级），language（语言），parent（父级课程单元ID），has_content（是否有内容），content_ids（内容ID列表），pred_ids（预测ID列表），parent_title（父级课程单元标题），parent_description（父级课程单元描述），grand_parent（祖父级课程单元ID），grand_parent_title（祖父级课程单元标题），grand_parent_description（祖父级课程单元描述），fold（交叉验证折数），concat_content_ids，label（标签，表示关联性），candidate（候选内容），content_title（内容标题），content_description（内容描述），content_text（内容文本），content_language（内容语言），kind（内容类型），pred（预测值）。此外，还包含tokenizer相关的JSON文件、配置文件和模型文件。
数据格式：主要数据以CSV格式提供，并辅以JSON格式的tokenizer配置文件，以及PyTorch模型文件（.pth），便于进行文本处理、模型训练和评估。
来源信息：数据来源于在线教育平台或相关学习资源，经过处理，例如进行了标注、特征提取等，以用于课程内容关联性预测任务。
该数据集特别适合用于研究课程内容之间的语义关联，并构建相关推荐系统。
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：适用于教育领域自然语言处理、文本匹配、知识图谱构建等方面的学术研究，如课程内容推荐、学习路径规划、学习效果评估等。
行业应用：为在线教育平台、智能学习系统、教育内容提供商提供数据支持，尤其在提升课程推荐的准确性、优化学习体验、个性化学习内容推送等方面具有实用价值。
决策支持：支持教育机构进行课程规划、内容优化、教学资源分配等方面的决策，帮助提升教学质量和学习效果。
教育和培训：适合作为自然语言处理、机器学习、教育数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和实践课程内容关联性预测技术。
此数据集特别适合用于探索课程内容之间的复杂关联关系，构建智能推荐系统，并提升用户学习体验。
