电视节目关联规则学习数据集TVShowsAssociationRuleLearningDataset-kaushikswaroop
数据来源：互联网公开数据
标签：电视节目，关联规则，数据集，数据分析，机器学习，推荐系统，媒体研究，用户行为
数据概述： 该数据集包含来自电视节目平台的数据，记录了用户观看电视节目的行为和偏好。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家的电视节目平台用户。
数据维度：数据集包括节目名称，观看时长，观看时间，用户ID，用户年龄，用户地区，节目类型，节目评分等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电视节目平台用户行为数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于媒体研究，用户行为分析，推荐系统开发等领域，特别是在关联规则挖掘，用户偏好分析等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：适用于电视节目推荐算法，用户行为模式研究等学术研究，如节目关联规则挖掘，用户观看习惯分析等。
行业应用：可以为电视节目平台，媒体公司等提供数据支持，特别是在节目推荐，内容优化，用户留存等方面。
决策支持：支持电视节目平台的个性化推荐策略优化和内容推荐，帮助平台制定更好的用户体验和商业策略。
教育和培训：作为媒体研究，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析，关联规则挖掘等技术。
此数据集特别适合用于探索电视节目观看行为的关联规则，帮助用户实现精准的节目推荐和内容优化，提升用户体验和平台黏性。
