社区文章用户互动数据集CommunityArticlesUserInteractionDataset-natsreyes
数据来源：互联网公开数据
标签：文章推荐, 用户行为分析, 内容推荐, 互动数据, 数据挖掘, 社区文章, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自社区平台的用户文章互动数据，记录了用户与文章之间的互动行为，以及文章的基本信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态快照数据。
地理范围：数据来源未明确，但文章内容主题可能涉及全球范围内的技术与科学领域。
数据维度：包括两份CSV文件：
articles_community.csv: 包含文章的基本信息，如文章正文（doc_body）、描述（doc_description）、标题（doc_full_name）和文章ID（article_id）。
user-item-interactions.csv: 包含用户与文章的互动数据，如用户邮箱（email）、文章ID（article_id）和文章标题（title）。
数据格式：CSV格式，方便数据读取和分析。文件名为articles_community.csv和user-item-interactions.csv。
来源信息：数据来源于社区平台文章数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、文章推荐系统构建和内容推荐算法的研究。
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：适用于用户行为分析、推荐算法研究、自然语言处理等领域的学术研究，如用户兴趣建模、文章相似度计算等。
行业应用：为内容平台、新闻网站、社交媒体等提供数据支持，特别是在个性化推荐、内容排序、用户画像构建等方面。
决策支持：支持平台运营策略的优化，如提升内容曝光率、改善用户体验、提高用户粘性等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解用户行为和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户与文章之间的互动关系，构建个性化推荐模型，提升内容推荐的精准度和用户满意度。
