视频用户互动行为分析数据集VideoUserEngagementBehaviorAnalysis-shilpaar
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析, 用户行为, 互动评分, 机器学习, 社交媒体, 用户画像, 预测模型, 视频推荐
数据概述：
该数据集包含来自视频平台的用户互动数据，记录了用户与视频之间的互动行为，包括用户的基本信息、视频属性以及互动评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的用户互动行为快照。
地理范围：数据未限定具体的地理范围，可能来源于全球范围内的视频平台用户。
数据维度：包括以下关键字段：
row_id：唯一标识每条互动记录的ID。
user_id：用户唯一标识。
category_id：视频所属类别ID。
video_id：视频唯一标识。
age：用户年龄。
gender：用户性别。
profession：用户职业。
followers：用户粉丝数量。
views：视频观看次数。
engagement_score：用户对视频的互动评分。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含sample_submission_JPlpRcN.csv、train_0OECtn8.csv和test_1zqHu22.csv三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于视频平台用户互动行为记录，已进行脱敏处理，确保用户隐私。
该数据集适合用于用户行为分析、互动评分预测和推荐系统等领域的研究。
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、社交网络分析和推荐系统等领域的学术研究，如用户画像构建、互动行为预测、视频推荐算法优化等。
行业应用：为视频平台、社交媒体等行业提供数据支持，尤其在个性化推荐、用户留存、内容优化等方面具有实际价值。
决策支持：支持平台制定内容策略、优化用户体验，提升用户粘性和平台活跃度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户互动行为与视频属性之间的关系，构建预测模型，从而提升视频推荐的精准度和用户满意度。
