用户图书阅读偏好预测数据集_User_Book_Reading_Preference_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：用户画像, 图书推荐, 协同过滤, 机器学习, 文本分析, 用户行为, 预测模型, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自图书阅读平台的用户行为数据，记录了用户的年龄、城市、省份、国家等基本信息，以及用户对图书的阅读偏好。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态用户画像与阅读偏好数据集。
地理范围：数据覆盖全球范围内的用户，提供了用户所在国家、省份和城市信息。
数据维度：
original_users.csv和users.csv：包含用户ID、年龄、城市、省份、国家以及100维度的用户位置向量（location_vec0-location_vec99）等信息。
books.csv：包含图书的相关信息。
original_books.csv: 包含图书的原始信息。
train_pred.csv和test_pred.csv：包含训练集和测试集的预测数据，用于模型评估。
数据格式：CSV格式，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于图书阅读平台，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户画像构建、图书推荐系统开发以及用户阅读偏好预测等研究。
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：适用于用户行为分析、推荐算法研究、自然语言处理等领域的学术研究，如用户画像构建、图书相似度计算、阅读偏好预测等。
行业应用：为图书推荐平台、在线阅读网站提供数据支持，尤其在个性化推荐、精准营销、用户体验优化等方面具备实用价值。
决策支持：支持图书出版商、发行商进行市场分析、图书推广策略制定，帮助其更好地了解用户需求，提升销售业绩。
教育和培训：适合作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握相关技术。
此数据集尤其适合用于探索用户阅读偏好与用户画像之间的关联性，构建个性化推荐模型，提升用户阅读体验和平台盈利能力。
