Netflix用户观看行为预测训练数据集NetflixUserViewingBehaviorPredictionTrainingDataset-vashistnarayansingh
数据来源：互联网公开数据
标签：Netflix, 用户行为分析, 推荐系统, 矩阵分解, 稀疏矩阵, 机器学习, 观看记录, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自Netflix的用户观看行为数据，记录了用户与电影的交互信息，主要用于构建推荐系统和预测用户偏好。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推测为Netflix平台用户观看行为的快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，推测为Netflix全球用户观看行为数据。
数据维度：数据集包括用户ID、电影ID、观看时间、评分等信息，以稀疏矩阵形式存储，便于处理大规模数据。
数据格式：数据集主要包含CSV文件（reg_train.csv）和NPZ文件（sample_test_sparse_matrix_large.npz, sample_train_sparse_matrix_large.npz, test_sparse_matrix.npz, train_sparse_matrix.npz），其中CSV文件包含训练数据，NPZ文件以稀疏矩阵形式存储用户-电影交互数据。
来源信息：数据来源于Netflix公开数据集或类似资源，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析、数据挖掘等领域的研究与应用。
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、个性化推荐等方面的学术研究，如基于矩阵分解、深度学习的推荐模型研究。
行业应用：可以为流媒体平台、视频网站等提供数据支持，特别是在用户个性化推荐、内容排序优化、用户画像构建等方面。
决策支持：支持平台进行用户体验优化、内容推荐策略调整，提升用户粘性和满意度。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户观看行为的规律，构建个性化推荐模型，从而提升用户体验和平台效益。
