冷启动用户偏好预测数据集Cold-StartUserPreferencePredictionDataset-honglyu
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为，推荐系统，数据集，机器学习，用户画像，数据挖掘，个性化推荐，电商分析
数据概述： 该数据集专注于冷启动场景下的用户偏好预测问题，记录了新用户在平台上的行为数据及后续的偏好表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个在线平台的新用户群体，包括电商平台、社交媒体等。
数据维度：数据集包括用户的基本信息、初始行为（如点击、浏览、搜索）、后续偏好（如购买、收藏、评分）以及对应的物品特征（如类别、价格、描述）。还包括用户注册时间、活跃度等变量。
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：数据来源于公开的电商及社交平台用户行为数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统、用户画像构建、个性化推荐算法等领域的应用，尤其在冷启动问题的研究和解决中具有重要价值。
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：适用于冷启动用户偏好预测、用户行为分析等研究，如新用户兴趣建模、初始推荐策略优化等。
行业应用：可以为电商平台、社交平台等提供数据支持，特别是在新用户个性化推荐、用户留存策略制定方面。
决策支持：支持推荐系统的冷启动问题解决，帮助平台制定更有效的用户引导和推荐策略。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解冷启动问题及解决方案。
此数据集特别适合用于探索冷启动场景下用户偏好的预测规律，帮助用户实现更精准的新用户推荐，提升用户体验和平台转化率。
