推荐系统书籍用户数据集

推荐系统书籍用户数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统,书籍推荐,用户行为,交互数据,特征工程,数据科学,机器学习

数据概述：
本数据集包含两个核心文件，用于研究和构建推荐系统。第一个文件books_poetry.csv记录了书籍及其相关特征信息，包括书籍的基本属性、分类、作者等关键要素。第二个文件interactions.csv记录了用户与书籍之间的交互行为数据，例如用户对书籍的评分、收藏等操作。数据集全面反映了用户与书籍之间的互动关系，为推荐系统的研究和应用提供了坚实的数据基础。

数据用途概述：
该数据集适用于推荐系统算法的研究与开发，尤其适合用于书籍推荐场景。研究人员可以利用此数据集进行推荐算法的训练与评估，优化推荐效果；开发者可以基于数据集构建个性化的书籍推荐系统，提升用户体验。此外，数据集还适用于用户行为分析、特征工程研究及数据科学教育，帮助学习者理解推荐系统的基本原理和实现方法。