用户行为序列与评分预测数据集UserBehaviorSequenceandRatingPredictionDataset-monster030851
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 序列数据, 评分预测, 推荐系统, 机器学习, 数据分析, 深度学习, 行为建模
数据概述：
该数据集包含用户行为序列数据和评分数据，用于用户行为分析和评分预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理范围。
数据维度：数据集包含用户ID、物品ID、用户行为序列（如浏览、点击等）以及用户对物品的评分。结构化数据存储在 item_df_0.csv 文件中，包含了用户ID、物品ID以及其他相关特征。此外，还包括其他文件，如npy、txv等，可能用于存储序列数据、负样本、模型参数等。
数据格式：数据提供多种格式，包括CSV、NPY、TXV等，其中CSV格式的 item_df_0.csv 文件包含了结构化的用户行为数据。NPY文件可能用于存储数值型数据，TXV文件可能用于存储文本或类别型数据。
来源信息：数据来源未明确，但提供了用户行为序列和评分数据，可能来自于用户在平台上的交互行为记录。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析和评分预测等领域的研究和应用。
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：适用于推荐系统、用户行为分析等领域的学术研究，如用户行为序列建模、评分预测算法研究等。
行业应用：可以为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户行为分析、用户画像构建等方面。
决策支持：支持平台优化推荐策略、提升用户体验，从而提高用户粘性和转化率。
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，构建推荐模型。
此数据集特别适合用于探索用户行为与评分之间的关系，评估不同推荐算法的性能，帮助用户实现个性化推荐，提升用户满意度。
