教育内容相关性预测交叉验证数据集EducationalContentRelevancePredictionCross-ValidationDataset-rohitsingh9990
数据来源：互联网公开数据
标签：教育, 机器学习, 内容相关性, 文本匹配, 交叉验证, 知识点, 标题, 预测
数据概述：
该数据集包含来自教育资源平台的数据，记录了标题与学习内容之间的相关性预测结果，用于评估和训练内容相关性模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但内容涉及不同教育阶段的知识点，可能涵盖全球范围。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件代表一个交叉验证折（fold）。主要字段包括：
Unnamed: 0：数据行索引。
topics_ids：知识点ID。
content_ids：内容ID。
title1：标题1，通常代表知识点的标题。
title2：标题2，通常代表学习内容或视频的标题。
target：标签，表示标题与内容的相关性，通常为二元分类（0或1）。
fold：交叉验证折的编号。
predictions：模型预测的概率或置信度。
pred_target：模型预测的标签。
数据格式：CSV格式，每个CSV文件对应一个交叉验证折，文件名为oof_df0.csv, oof_df1.csv, oof_df2.csv, oof_df3.csv, oof_df4.csv。数据已进行预处理，包含标题文本和相关性标签。
该数据集适合用于评估和训练文本匹配模型，用于预测教育内容与知识点的相关性。
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：适用于教育领域和自然语言处理交叉研究，如知识点与内容匹配、标题相似度分析、教育资源推荐等。
行业应用：为教育科技公司提供数据支持，用于优化学习资源推荐系统、提升内容检索效率，以及构建智能学习平台。
决策支持：支持教育平台的内容管理和个性化推荐策略制定，帮助提升用户学习体验。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解文本匹配和分类任务。
此数据集特别适合用于探索标题文本与学习内容之间的相关性规律，评估不同模型的性能，并优化内容推荐算法。
