教育内容推荐预测数据集_Educational_Content_Recommendation_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 教育学习, 文本匹配, 自然语言处理, 知识图谱, 数据建模, 机器学习, 学习资源
数据概述：
该数据集包含用于教育内容推荐的结构化数据，记录了学习资源、课程单元以及它们之间的关联关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集，反映了学习资源之间的关联状态。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但基于语言信息推测，可能主要面向英语学习者。
数据维度：数据集的核心字段包括：id (资源唯一标识), title (资源标题), description (资源描述), channel (频道), category (类别), level (难度等级), language (语言), parent (父级资源), has_content (是否有内容), content_ids (内容ID列表), pred_ids (预测的内容ID列表), pred_ids2 (另一组预测内容ID列表), parent_title (父级资源标题), parent_description (父级资源描述), grand_parent (祖父级资源), grand_parent_title (祖父级资源标题), grand_parent_description (祖父级资源描述), fold (交叉验证折数), concat_content_ids (合并内容ID列表), label (标签), candidate (候选内容), content_title (内容标题), content_description (内容描述), content_text (内容文本), content_language (内容语言), kind (内容类型), pred (预测值)。
数据格式：主要以CSV格式（文件名为oof_df.csv）存储结构化数据，同时包含tokenizer文件夹，其中包含JSON、模型和Python脚本等，用于自然语言处理任务。
该数据集源于教育内容推荐相关的机器学习项目，为模型训练、评估和分析提供了数据基础。
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、自然语言处理、知识图谱等交叉领域的学术研究，如教育内容的个性化推荐、学习路径规划、内容相关性分析等。
行业应用：为在线教育平台、学习资源网站等提供数据支持，尤其是在提升推荐准确性、优化用户学习体验、实现内容个性化方面。
决策支持：支持教育机构和内容提供商优化内容组织、提升资源利用率、制定更有效的推广策略。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习、自然语言处理等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员实践模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索学习资源之间的关联关系，构建推荐模型，预测用户可能感兴趣的教育内容，从而提升用户学习效率。
