用户行为与餐饮推荐数据集UserBehaviorandMealRecommendationDataset-dhyanidesai
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 餐饮推荐, 推荐系统, 行为分析, 偏好预测, 数据挖掘, 机器学习, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自餐饮推荐系统的数据，记录了用户与餐品之间的交互行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2020年3月开始，具体时间跨度未知。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为餐饮服务相关的用户行为。
数据维度：数据集包括用户ID、餐品ID、用户评分、喜欢与否、搜索与否、购买与否以及时间戳。
数据格式：CSV格式，包含recent_activity.csv和user_Profiles.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于一个餐饮推荐系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于推荐系统研究、用户行为分析和个性化推荐模型构建。
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，如用户偏好建模、推荐算法评估等。
行业应用：可以为餐饮行业提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建、精准营销等方面。
决策支持：支持餐饮企业优化菜品推荐策略，提升用户满意度和销售额。
教育和培训：作为推荐系统和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统原理。
此数据集特别适合用于探索用户行为与餐品偏好之间的关系，帮助用户构建个性化推荐模型，优化推荐效果。
