用户图书评分预测训练数据集UserBookRatingPredictionTrainingDataset-kyuheekim1227
数据来源：互联网公开数据
标签：图书推荐, 评分预测, 用户行为分析, 协同过滤, 文本特征, 机器学习, 数据集, NLP
数据概述：
该数据集包含用户对图书的评分数据，旨在用于训练图书评分预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映用户对图书的评分情况。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，通常被认为是全球范围内的用户评分数据。
数据维度：数据集包括用户ID、图书ID、用户对图书的评分、图书的ISBN编码以及图书的索引。
数据格式：提供两种CSV格式的文件，分别为train_dataset.csv和target_train_dataset.csv，便于进行数据分析和模型训练。此外，还包含用于文本特征处理的npz和pkl文件，如tfidf_matrix.npz等。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行数据预处理和特征工程，为模型训练提供便利。
该数据集适合用于图书推荐系统、评分预测模型的开发和研究，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：适用于图书推荐系统、用户行为分析等领域的研究，如协同过滤算法、基于内容的推荐算法等。
行业应用：可以为在线图书销售平台、图书推荐服务提供数据支持，用于提升用户体验和销售额。
决策支持：支持图书推荐系统的优化和个性化推荐策略的制定。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等相关课程的实训数据集，帮助学生理解推荐系统的原理和实现。
此数据集特别适合用于探索用户对图书的评分规律，构建和评估图书推荐模型，提升推荐精度。
