用户行为预测旅游推荐数据集UserBehaviorPredictionTravelRecommendationDataset-cedricmanouan11
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 旅游推荐, 序列预测, 点击事件, 平台交互, 会话分析, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自旅游平台的用户行为数据，记录了用户在平台上的浏览、点击、筛选等交互行为，以及相关的上下文信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年11月。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含用户所在城市和平台使用国家信息。
数据维度：数据集包含多个字段，包括用户ID（user_id）、会话ID（session_id）、时间戳（timestamp）、操作类型（action_type）、参考对象（reference，如酒店ID）、平台（platform）、城市（city）、设备（device）、筛选条件（current_filters）、展示商品（impressions）和价格（prices）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、val.csv和test.csv三个文件，分别用于训练、验证和测试。数据已进行脱敏处理，并以结构化表格形式呈现，便于分析和建模。
来源信息：数据来源于旅游平台用户行为日志，经过清洗和整理，去除了敏感信息，保留了用户行为序列和相关上下文信息。
该数据集适合用于用户行为分析、序列预测、推荐系统构建等领域的研究。
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、旅游推荐算法优化、用户画像构建等方面的学术研究，如用户行为序列预测、个性化推荐算法研究等。
行业应用：可以为旅游平台、在线旅行社（OTA）等提供数据支持，特别是在用户行为分析、个性化推荐、用户体验优化等方面。
决策支持：支持旅游行业在产品推荐、市场营销、用户服务等方面的决策制定和策略优化。
教育和培训：作为用户行为分析、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数据分析和应用。
此数据集特别适合用于探索用户在旅游平台上的行为模式，预测用户的下一步操作，从而提升推荐精度和用户体验，并支持个性化旅游产品的设计和推广。
