游戏推荐数据集FinalGameRecommendationDataset-haritashva31
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏推荐，数据集，协同过滤，机器学习，用户行为，游戏分析，娱乐，个性化推荐
数据概述： 该数据集包含游戏推荐相关数据，记录了用户对游戏的评分和交互信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未知，但涵盖了用户和游戏的交互历史。
地理范围：数据覆盖全球范围内的用户和游戏。
数据维度：数据集包括用户ID、游戏ID、用户对游戏的评分（或交互行为，如点击、购买、游玩时长等）。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于游戏推荐相关平台或公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在游戏推荐、个性化服务等技术任务中具有重要价值。
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：适用于游戏推荐算法、用户行为分析等学术研究，如推荐算法的性能评估、用户偏好分析等。
行业应用：可以为游戏平台、游戏开发商提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户体验优化等方面。
决策支持：支持游戏平台的推荐策略优化和游戏设计，帮助平台提升用户留存率和游戏收入。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和用户行为分析方法。
此数据集特别适合用于探索游戏推荐算法的性能和用户偏好，帮助用户实现更精准的个性化推荐，提升用户体验和平台价值。
