Goodreads图书推荐系统数据集-2017年-arashnic
数据来源：互联网公开数据
标签：Goodreads,图书推荐,用户互动,图书元数据,数据分析,机器学习,推荐系统
数据概述：
本数据集来源于2017年底从goodreads.com网站抓取的公开数据，由“hashank Kapadia”收集。数据包括用户的公开书架信息，无需登录即可在网页上查看。用户ID和评论ID已被匿名化处理。该数据集分为两个主要部分：
- 图书元数据：包含图书的基本信息，如书名、作者、出版年份、ISBN等。
- 用户-图书互动：记录了用户与图书之间的交互数据，包括用户对图书的评分和评论。
两个数据集可以通过匹配图书ID、用户ID和评论ID进行合并，以便应用于不同的方法和算法，构建图书推荐系统。
数据用途概述：
该数据集适用于推荐系统的研究与开发、图书推荐算法的测试与优化、用户行为分析、市场调研等场景。研究人员可以通过本数据集进行用户偏好建模，探索图书推荐的有效策略；企业可以利用该数据集改进现有的推荐系统，提升用户体验；教育机构可以将其作为教学资源，帮助学生理解和掌握推荐系统的原理与应用。
