知识内容关联预测数据集_Knowledge_Content_Association_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：内容推荐, 知识图谱, 文本匹配, 机器学习, 自然语言处理, 教育, 信息检索, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含用于知识内容关联预测的数据，记录了标题、描述、频道、类别、级别、语言等多种属性，并提供了内容ID的关联预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态知识内容关联快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据集中包含多种语言，推测为国际化知识内容。
数据维度：数据集的核心字段包括：id（唯一标识符）、title（标题）、description（描述）、channel（频道）、category（类别）、level（级别）、language（语言）、parent（父级内容ID）、has_content（是否有内容）、content_ids（内容ID）、pred_ids（预测内容ID）、pred_ids2（另一组预测内容ID）、parent_title（父级标题）、parent_description（父级描述）、grand_parent（祖父级内容ID）、grand_parent_title（祖父级标题）、grand_parent_description（祖父级描述）、stratify_category（分层类别）、fold（交叉验证折数）、common_ids（共同内容ID）、pred_id_num（预测ID数量）和pred_content_ids。
数据格式：CSV格式，文件名为oof_df.csv，包含结构化文本数据，并有对应的Tokenizer配置文件（包括tokenizer_config.json, special_tokens_map.json, tokenizer.json, merges.txt），以及PyTorch模型权重文件（.pth），便于模型训练和评估。数据集还包括了用于训练的Python脚本文件（.py）和日志文件（.log）。
该数据集适合用于内容推荐、知识图谱构建、文本匹配和信息检索等任务。
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：适用于自然语言处理、机器学习和知识图谱构建等领域的学术研究，例如内容关联性分析、推荐算法研究、知识图谱构建以及多模态信息融合等。
行业应用：为教育平台、内容推荐系统、搜索引擎等提供数据支持，特别是在提升内容推荐的准确性、优化信息检索效率等方面。
决策支持：支持内容平台的内容组织与管理、用户行为分析与内容推荐策略制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、信息检索等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解内容关联预测和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索不同知识内容之间的关联关系，评估推荐算法的性能，并构建更智能的内容推荐系统。
