搜狐推荐系统用户行为数据集_Sohu_Recommendation_System_User_Behavior_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 用户行为, 点击日志, 行为分析, 数据挖掘, 机器学习, 互联网, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自搜狐（Sohu）推荐系统收集的用户行为数据，记录了用户在特定时间段内的浏览、点击等交互行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年，具体起止时间未知。
地理范围：数据可能覆盖中国大陆地区，根据“province”（省份）和“city”（城市）字段推断。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“testSampleId”（测试样本ID）、“pvId”（页面访问ID）、“suv”（用户唯一标识）、“itemId”（推荐内容ID）、“userSeq”（用户行为序列）、“logTs”（日志时间戳）、“operator”（运营商）、“browserType”（浏览器类型）、“deviceType”（设备类型）、“osType”（操作系统类型）、“province”（省份）、“city”（城市）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train-dataset.csv和test-dataset.csv两个文件，方便数据分析和建模。原始数据经过了脱敏处理，以保护用户隐私。
数据来源：数据可能来源于搜狐新闻客户端或其他搜狐旗下产品。该数据集适合用于推荐系统算法的训练与评估。
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、用户行为分析、数据挖掘等领域的研究，例如用户兴趣建模、点击率预测、个性化推荐算法研究等。
行业应用：可以为互联网行业提供数据支持，特别是在新闻资讯、内容推荐、广告投放等领域。
决策支持：支持产品优化、用户体验提升和商业策略制定，例如改进推荐算法、优化内容推荐策略等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、推荐系统等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解用户行为和推荐系统的工作原理。
此数据集特别适合用于探索用户在新闻资讯平台上的行为模式，预测用户对内容的兴趣，并优化推荐系统的性能，从而提升用户体验和平台效益。
