视频内容推荐数据集VTTNextContentRecommendationDataset-hhoanguet
数据来源：互联网公开数据
标签：视频推荐，数据集，用户行为分析，点击预测，机器学习，自然语言处理，推荐系统，内容理解
数据概述： 该数据集包含来自VTT（视频转文本）平台的用户行为数据，主要用于视频内容的推荐。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间，具体起止时间未明确。
地理范围：数据覆盖范围为VTT平台的用户，地域分布不明确。
数据维度：数据集包括用户ID、视频ID、观看时长、点击率、搜索关键词、用户历史观看记录、视频元数据（如标题、描述、标签等），以及用户与视频之间的交互行为数据。
数据格式：数据提供多种格式，包括CSV、JSON等，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于VTT平台的用户行为日志，已进行匿名化处理和清洗。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析、自然语言处理等领域的研究和应用，尤其在点击预测、用户兴趣建模等方面具有重要价值。
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：适用于推荐算法研究、用户行为分析、内容理解等学术研究，如个性化推荐算法的改进、用户兴趣的深入分析等。
行业应用：可以为视频平台、内容提供商等行业提供数据支持，特别是在提高用户粘性、优化内容推荐策略等方面。
决策支持：支持内容推荐系统的优化和改进，帮助平台提升用户体验和内容曝光率。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法、用户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索用户与视频内容的交互规律，帮助用户实现更精准的推荐、提升用户满意度，为视频平台提供数据驱动的策略优化。
