用户行为内容推荐数据集UserBehaviorContentRecommendationDataset-g0ohard
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 推荐系统, 内容推荐, 评分数据, 收藏数据, 观看时长, 行为分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含用户在内容推荐平台上的交互行为数据，记录了用户对内容的评分、收藏、观看时长等信息，主要用于构建和评估推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但包含时间戳（ts）字段，可以用于分析用户行为的时间序列特征。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为全球用户行为数据。
数据维度：数据集包含多个关键维度，包括：
user_uid：用户唯一标识符；
element_uid：内容（如视频、文章等）的唯一标识符；
rating：用户对内容的评分（可能存在）；
ts：时间戳，记录用户行为发生的时间；
consumption_mode：观看模式（如在线观看、离线下载等）；
watched_time：观看时长；
device_type：设备类型；
device_manufacturer：设备制造商。
数据格式：数据以CSV和JSON格式提供。CSV文件包括bookmarks.csv（收藏记录）、ratings.csv（评分记录）、transactions.csv（交易记录，包含观看时长等信息）。 catalogue.json文件包含内容元数据。
来源信息：数据集来源于内容推荐平台用户行为数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析、数据挖掘等领域的研究与应用。
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：适用于推荐算法研究、用户行为分析、个性化推荐策略优化等学术研究，如基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐等。
行业应用：为内容平台、电商平台等提供数据支持，用于构建个性化推荐系统、提升用户粘性和内容曝光率，如视频推荐、商品推荐等。
决策支持：支持平台决策者了解用户偏好、优化内容策略、提升用户体验。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员实践推荐算法、理解用户行为模式。
此数据集特别适合用于探索用户在内容平台上的交互行为规律，构建和评估推荐模型，提升推荐系统的精准度和用户满意度。
