图书评论用户行为分析数据集BookReviewUserBehaviorAnalysis-manishvkamble
数据来源：互联网公开数据
标签：图书评论, 用户行为分析, 文本情感分析, 推荐系统, 评分预测, 自然语言处理, 社交媒体分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自图书评论网站的用户评论数据，记录了用户对图书的评价和相关行为信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2017年7月到2017年8月。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推断为图书评论网站的用户群体。
数据维度：数据集包括用户ID（user_id）、图书ID（book_id）、评论ID（review_id）、评分（rating）、评论文本（review_text）、添加日期（date_added）、更新日期（date_updated）、阅读日期（read_at）、开始阅读日期（started_at）、点赞数（n_votes）、评论数（n_comments）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Train_New.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于图书评论网站，已进行结构化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、文本情感分析、推荐系统构建等领域的研究与应用。
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、文本情感分析、推荐系统等方向的学术研究，如用户评分预测、评论情感分析、个性化推荐算法研究等。
行业应用：可以为图书出版、在线阅读平台等行业提供数据支持，尤其是在用户行为分析、图书推荐、市场营销等方面。
决策支持：支持图书出版商和在线阅读平台进行用户行为分析，优化图书推荐算法，提升用户体验。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和文本情感分析。
此数据集特别适合用于探索用户评论与评分之间的关系、用户阅读行为模式，以及基于评论文本的图书推荐方法，帮助用户实现优化推荐算法、提升用户粘性等目标。
