Facebook推荐系统用户行为数据集-premkumar45
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统，用户行为，数据集，社交网络，机器学习，点击预测，用户画像，个性化推荐
数据概述： 该数据集包含来自Facebook的推荐系统用户行为数据，记录了用户在Facebook上的交互行为，如点击、浏览、分享等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定时间段。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的Facebook用户。
数据维度：数据集包括用户ID、页面ID、交互类型（如点击、喜欢、评论、分享等）、时间戳、用户属性信息（如年龄、性别、地理位置等）、页面属性信息（如页面类型、内容主题等）。
数据格式：数据提供为CSV等格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Facebook的公开数据或第三方研究机构，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析、机器学习等领域的研究和应用，尤其在用户行为预测、个性化内容推荐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：适用于推荐系统算法研究、用户行为模式分析、点击率预测等学术研究，如探索用户兴趣偏好、评估推荐效果等。
行业应用：可以为社交媒体平台、内容推荐平台等提供数据支持，特别是在优化推荐策略、提升用户体验等方面。
决策支持：支持个性化推荐算法的开发与优化、用户行为分析和产品改进。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统原理、用户行为分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户在社交网络中的行为规律，帮助用户实现更精准的个性化推荐，提升用户参与度和平台粘性。
