用户行为评分预测数据集UserBehaviorScorePredictionDataset-kaushal210266g
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 评分预测, 推荐系统, 时间序列, 用户画像, 数据分析, 机器学习, 亚马逊
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊的用户行为数据，记录了用户对商品的评分信息，用于用户评分预测和推荐系统构建。主要特征如下：
时间跨度：数据包含时间戳，但具体时间范围未明确，可用于分析用户行为的时间变化。
地理范围：数据来源未明确，但可能来源于亚马逊全球用户行为。
数据维度：数据集包含两部分，测试集和训练集，主要字段包括：
测试集（test (1).csv）：包括用户评分（score）、时间戳（time）、商品ID（id）和用户ID（user_id）。
训练集（train (1).csv）：包括用户ID（User_id）、评分（score）、商品ID（title_id）、用户ID索引（user_id_idx）和商品ID索引（item_id_idx）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：test (1).csv 和 train (1).csv，方便数据读取和处理。
数据来源：数据可能来源于亚马逊的用户行为数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、评分预测、推荐系统构建和时间序列分析。
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、用户行为分析、时间序列预测等领域的学术研究，如用户评分预测模型、用户行为模式分析等。
行业应用：为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建、用户行为预测等方面。
决策支持：支持企业优化推荐算法、提升用户体验，并制定数据驱动的营销策略。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户行为数据分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索用户评分的影响因素，构建用户评分预测模型，提升推荐系统的准确性和用户满意度。
