图书推荐与评分分析数据集Goodreads10kPreprocessedBookRecommendationDataset-abdullahalmunem
数据来源：互联网公开数据
标签：图书推荐，评分分析，数据集，用户行为，机器学习，推荐系统，图书管理，数据分析
数据概述： 该数据集来源于Goodreads平台，包含约1万本图书的详细信息以及用户评分数据，适用于图书推荐系统开发、用户行为分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但主要数据来源于Goodreads平台的公开数据。
地理范围：数据覆盖全球范围内的图书和用户，主要涉及英语图书和用户。
数据维度：数据集包括图书的标题、作者、出版年份、平均评分、评分数量、标签、用户评分等变量。还包括图书的元数据和用户交互数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Goodreads平台的公开数据，并已进行预处理和清洗。
该数据集适合用于图书推荐系统、用户行为分析、图书市场研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练、推荐算法优化等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于图书推荐算法、用户阅读行为分析等研究，如图书评分预测、用户兴趣分析等。
行业应用：可以为图书销售、图书馆管理、在线书店等提供数据支持，特别是在图书推荐、库存优化和用户满意度提升方面。
决策支持：支持图书推荐系统的优化和个性化阅读体验的提升，帮助商家和图书馆制定更科学的图书推荐策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法、用户行为分析及数据挖掘技术。
此数据集特别适合用于探索图书推荐系统的规律与趋势，帮助用户实现准确的图书推荐，优化阅读体验，提升用户满意度和图书销售效率。
