黑客地球友谊目标挑战赛数据集HackerearthChallengeFriendshipGoalsDataset-yashbansal1099
数据来源：互联网公开数据
标签：社交网络，友谊推荐，数据集，机器学习，社交数据分析，推荐系统，数据挖掘，人工智能
数据概述：该数据集来自黑客地球（Hackerearth）举办的友谊目标挑战赛，记录了用户在社交网络上的交互行为和友谊关系数据，适用于友谊推荐系统的构建和优化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2019年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的用户，具体来源于社交网络的用户行为记录。
数据维度：数据集包括用户ID、好友关系、交互行为（如评论、点赞）、用户属性（如年龄、性别、兴趣爱好）等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于黑客地球友谊目标挑战赛的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于社交网络分析、友谊推荐系统和机器学习等领域的研究和应用，特别是在社交网络中的友谊推荐和关系预测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：适用于社交网络分析、友谊推荐研究，如用户行为分析、好友关系预测等。
行业应用：可以为社交媒体平台提供数据支持，特别是在友谊推荐系统、用户关系管理等方面。
决策支持：支持社交网络中好友推荐和关系预测，帮助相关领域制定更好的用户关系管理策略。
教育和培训：作为社交网络分析和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社交网络中的友谊推荐和关系预测等技术。
此数据集特别适合用于探索社交网络中友谊关系的形成规律与趋势，帮助用户实现友谊推荐、关系预测等目标，促进社交网络技术的进步。
