用户行为新闻文章点击数据集_User_Behavior_News_Article_Click_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 新闻推荐, 点击日志, 文本分析, 推荐系统, 时序数据, 用户画像, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自新闻文章点击记录的数据，记录了用户在浏览新闻文章时的行为信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，具体时间范围未明确，但包含了文章发布时间戳与点击时间戳。
地理范围：数据未明确地域范围，可推测为面向全球用户的在线新闻平台。
数据维度：
articles.csv: 包含文章的元数据，如文章ID、类别ID、创建时间戳、字数统计等。
train_click_log.csv: 包含训练集的用户点击日志，包括用户ID、点击文章ID、点击时间戳、点击环境、设备类型、操作系统、国家、地区、来源类型等。
testA_click_log.csv: 包含测试集的用户点击日志，与训练集结构相同。
articles_emb.csv: 包含文章的嵌入表示，用于文本分析和相似度计算。
数据格式：CSV格式，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于在线新闻平台，已进行脱敏处理和结构化。
该数据集适合用于用户行为分析、新闻推荐系统构建和个性化推荐等领域。
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：适用于用户行为分析、推荐算法、个性化推荐系统等方面的学术研究，如用户兴趣建模、点击预测等。
行业应用：为新闻资讯平台、内容推荐引擎等行业提供数据支持，特别是在优化新闻推荐策略、提升用户粘性等方面。
决策支持：支持内容平台的运营分析，有助于优化内容生产策略、提升用户体验。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户阅读行为规律、构建个性化推荐模型，以及优化内容推荐策略，帮助用户实现提高用户粘性、提升点击率等目标。
