读者推荐算法数据集ReadersRecommendationAlgorithmDataset-seoeunsu
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐算法，数据集，机器学习，阅读行为，用户画像，个性化推荐，数据分析，图书管理
数据概述： 该数据集包含来自图书馆或在线阅读平台的读者行为数据，记录了用户阅读习惯和推荐算法的交互信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的读者群体，主要为在线阅读平台的用户。
数据维度：数据集包括用户ID，阅读历史，评分，推荐书籍，阅读时长，书籍类别，作者信息，用户偏好等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的在线阅读平台和图书馆的读者数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐算法，机器学习及个性化推荐系统等领域的研究和应用，特别是在图书推荐，用户画像分析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：适用于图书推荐系统，用户阅读行为分析等学术研究，如个性化推荐算法的效果评估，用户阅读偏好的变化趋势等。
行业应用：可以为在线阅读平台，图书馆等机构提供数据支持，特别是在图书推荐系统的优化，阅读推广活动策划等方面。
决策支持：支持图书推荐策略的制定和优化，帮助平台提高用户满意度和阅读体验。
教育和培训：作为数据科学，推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法，用户画像及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索读者阅读行为的规律与趋势，帮助用户实现个性化图书推荐，优化推荐算法的准确性和用户满意度，为在线阅读平台和图书馆提供数据支持。
