图书推荐系统用户行为数据集BookRecommendationSystemUserBehaviorDataset-sammy0605
数据来源：互联网公开数据
标签：图书推荐, 用户行为分析, 协同过滤, 评分预测, 标签分析, 阅读偏好, 数据挖掘, 图书信息
数据概述：
该数据集包含来自Goodreads平台的用户图书交互数据，记录了用户对图书的评价、标签以及阅读意愿。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源于Goodreads平台，用户群体分布广泛。
数据维度：
book_tags.csv：包含图书ID、标签ID和标签计数，用于分析图书的标签信息。
ratings.csv：包含用户ID、图书ID和用户对图书的评分，用于构建评分矩阵。
toread.csv：包含用户ID和图书ID，表示用户希望阅读的图书，反映用户的阅读意愿。
books.csv: 包含图书ID,图书名称，作者，图书描述等图书基本信息。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Goodreads平台，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于图书推荐系统、用户行为分析、以及阅读偏好研究。
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：适用于推荐系统、数据挖掘和用户行为分析等领域的学术研究，例如基于评分的协同过滤推荐、基于标签的图书推荐、用户阅读偏好分析等。
行业应用：为在线图书平台、阅读APP等提供数据支持，用于构建个性化图书推荐系统、优化用户阅读体验。
决策支持：支持图书出版商、书店等进行市场分析，了解读者喜好，制定营销策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生理解推荐算法，掌握数据处理和分析技能。
此数据集特别适合用于探索用户阅读行为与图书特征之间的关系，提升图书推荐的准确性和个性化程度。
