图书推荐系统用户行为数据集BookRecommendationSystemUserBehaviorDataset-prinom
数据来源：互联网公开数据
标签：图书推荐, 用户行为, 协同过滤, 数据挖掘, 图书信息, 用户画像, 评分预测, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自在线书店的图书、用户和评分数据，记录了用户对图书的评分以及图书的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，反映了用户对图书的评价。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据用户位置信息推测，数据可能来源于全球范围内的用户。
数据维度：数据集包括三个主要文件：
BX-Book-Ratings.csv：包含用户ID、ISBN（国际标准书号）和图书评分。
BX-Books.csv：包含ISBN、图书标题、作者、出版年份、出版社以及图书封面URL。
BX-Users.csv：包含用户ID、所在地和年龄。
数据格式：CSV格式，方便数据导入、处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的图书推荐系统数据集，已进行清洗和整理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于图书推荐系统的研究与开发，以及用户行为分析等领域。
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、自然语言处理等领域的学术研究，例如协同过滤算法的实现与优化、用户画像构建、图书文本特征分析等。
行业应用：为在线书店、图书推荐平台提供数据支持，用于构建个性化推荐系统、改进用户体验、提升图书销售额。
决策支持：支持图书出版商、图书馆等机构进行图书发行、采购决策，以及制定营销策略。
教育和培训：作为数据挖掘、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相关技术。
此数据集特别适合用于探索用户对图书的偏好，构建个性化推荐模型，以及分析图书特征与用户评分之间的关系，从而优化推荐效果，提升用户满意度。
