推荐系统用户行为数据集RecommenderSystemUserBehaviorData-suhedabirben
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 用户行为, 协同过滤, 数据分析, 行为预测, 机器学习, 用户画像, 推荐算法
数据概述：
该数据集包含用户在推荐系统中的交互行为数据，记录了用户与推荐内容的互动情况，适用于构建和评估推荐模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为用户行为的静态快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为来自任意地区的用户行为。
数据维度：数据集包含用户ID、物品ID、交互类型（如点击、购买、评分等）以及其他相关信息。
数据格式：CSV格式，文件名为PBL 5 recommendation data.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于推荐系统用户行为日志，已进行匿名化处理，确保用户隐私。
该数据集适合用于推荐系统算法的开发与评估，以及用户行为分析。
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：适用于推荐系统算法研究，如协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐等。
行业应用：为电商平台、内容平台等提供数据支持，用于优化推荐策略，提高用户满意度。
决策支持：支持个性化推荐系统的开发与改进，提升用户体验和平台转化率。
教育和培训：作为推荐系统课程的实践材料，帮助学生理解推荐算法和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户兴趣偏好，评估推荐算法的性能，以及实现个性化推荐。
