用户位置预测数据泄露分析数据集UserLocationPredictionDataLeakageAnalysis-mehrankazeminia
数据来源：互联网公开数据
标签：位置预测, 数据泄露, 机器学习, 时空数据, 异常检测, 数据清洗, 特征工程, 竞赛数据
数据概述：
该数据集包含从用户位置预测竞赛中获取的疑似数据泄露样本，记录了用户在特定场所的坐标信息，可能涉及数据泄露风险。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间信息，但根据“timestamp”字段推测，可能与用户行为的时间戳有关。
地理范围：数据覆盖了用户在特定场所的坐标信息，具体地理位置未明确说明，但可用于分析用户在不同位置的行为模式。
数据维度：数据集包括“site_path_timestamp-floor-x-y”字段，其中“site_path_timestamp”字段可能包含用户在特定场所的ID和时间戳信息，“floor”表示楼层，“x”和“y”表示坐标。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_df_leak_end.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的竞赛数据集，可能存在数据泄露风险。已进行初步的数据结构化处理。
该数据集适合用于数据泄露分析、异常检测和特征工程等研究。
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：适用于数据泄露检测、异常行为分析、用户行为建模等领域的研究，如研究数据泄露对模型预测精度的影响。
行业应用：可以为安全行业提供数据支持，用于开发数据泄露检测系统、用户行为分析系统等。
决策支持：支持安全团队进行风险评估，帮助识别潜在的数据泄露风险。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据泄露的危害。
此数据集特别适合用于分析用户行为数据中的异常模式，评估数据泄露对模型的影响，从而提升数据安全防护能力。
