图书推荐用户行为数据集BookRecommendationUserBehaviorDataset-rxsraghavagrawal
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, 文本分析, 数据挖掘, 读者偏好, 图书信息, 社交网络
数据概述：
该数据集包含来自图书推荐系统的数据，记录了用户对图书的评价、用户个人信息以及图书的元数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为历史用户行为的静态快照。
地理范围：数据未限定具体国家或地区，但用户位置信息提供了地理分布的线索。
数据维度：数据集包括三个主要文件：
BX-Book-Ratings.csv：用户对图书的评分数据，包含用户ID、ISBN（国际标准书号）和评分。
BX-Books.csv：图书元数据，包括ISBN、书名、作者、出版年份、出版社以及图书封面URL。
BX-Users.csv：用户个人信息，包括用户ID、所在地和年龄。
数据格式：CSV格式，方便数据导入与分析。
来源信息：数据来源于公开的图书推荐系统数据集，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于图书推荐算法研究、用户行为分析和个性化推荐模型构建。
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：适用于协同过滤、基于内容的推荐算法研究，以及用户画像、读者偏好分析等学术研究。
行业应用：可以为在线书店、图书推荐平台提供数据支持，用于构建个性化推荐系统，提升用户体验。
决策支持：支持图书出版商、图书馆等机构分析读者偏好，制定更有效的营销策略和图书采购计划。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、推荐系统等课程的实践案例，帮助学生理解推荐算法的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索用户评分与图书属性之间的关系，构建个性化图书推荐模型，从而提升推荐的准确性和用户满意度。
