用户推荐候选集与评分数据集UserRecommendationCandidateSetandScores-pietromaldini1
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 用户行为, 协同过滤, 候选集生成, 评分预测, 数据分析, 机器学习, 相似度计算
数据概述：
该数据集包含基于用户行为生成的推荐候选集以及相应的评分数据，用于评估和优化推荐算法。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为推荐算法训练或评估的静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用推荐场景。
数据维度：数据集的核心内容包括：deckid（用户标识符），recommendations（推荐的商品或内容ID列表），scores（与推荐相关的评分或排序分数）。
数据格式：CSV格式，包含多个以“candidates_TRAIN_”为前缀的文件，每个文件对应不同的推荐算法或相似度计算方法（如余弦相似度、欧几里得距离等）。
来源信息：数据来源于用户行为数据分析和推荐算法的实验，经过候选集生成和评分计算处理。
该数据集适合用于推荐系统算法的开发、评估和优化，以及用户行为分析和个性化推荐研究。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如不同推荐算法的性能比较、评分预测模型构建、用户行为模式分析等。
行业应用：为电商平台、内容推荐网站等提供数据支持，用于改进商品或内容推荐策略，提升用户体验和转化率。
决策支持：支持推荐系统相关的决策制定，如选择最佳推荐算法、优化推荐参数设置等。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解推荐算法的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索不同推荐算法的效果差异，优化推荐候选集的生成策略，以及提升推荐准确性和用户满意度。
