教育内容相关性分析数据集EducationalContentRelevanceAnalysis-syzong
数据来源：互联网公开数据
标签：教育, 内容推荐, 语义相似度, 文本匹配, 机器学习, 课程推荐, 知识图谱, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自学习平台的数据，记录了学习主题与教学内容之间的相关性信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于在线教育平台，未限定特定地理区域。
数据维度：
dev_df_simcse_re_100_2_13.csv: 包含主题ID（topic_id）、内容ID（content_id）、相关性标签（label，0或1表示不相关或相关）、主题文本（topic_text）和内容文本（content_text）。
correlations.csv: 包含主题ID（topic_id）和相关内容ID列表（content_ids），用于表示主题与内容之间的关联关系。
valid_samples.csv: 包含主题ID（topic_id），用于表示有效的抽样主题。
数据格式：CSV格式，便于数据读取、处理和分析。
来源信息：数据来源于学习平台，已进行预处理，包括文本清洗、标准化等。
该数据集特别适合用于教育内容相关性分析、课程推荐系统构建和知识图谱构建。
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：适用于教育领域与自然语言处理、机器学习交叉研究，如主题与内容语义匹配、知识点关联分析、学习路径推荐等。
行业应用：为教育平台、在线课程提供商提供数据支持，尤其在个性化学习推荐、课程内容优化、学习资源管理方面具备实用性。
决策支持：支持教育机构和平台制定内容策略、优化课程结构、提升学习体验。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理、教育数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生深入理解内容相关性分析方法。
此数据集尤其适合用于探索学习主题与教学内容之间的关联规律，构建智能学习推荐系统，提升学习效果。
