酒店搜索结果预测数据集HotelSearchResultPredictionDataset-kelceyngadimin
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店推荐, 搜索行为, 机器学习, 预测模型, 旅游行业, 点击率预测, 排序学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自在线旅游平台的用户酒店搜索行为数据，记录了用户搜索关键词、酒店信息以及用户与搜索结果交互的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推测为一段时间内的用户搜索行为记录。
地理范围：数据可能来源于全球范围内的用户，搜索酒店的地点涵盖多个国家和地区。
数据维度：数据集包含搜索ID(srch_id)和酒店ID(prop_id)，用于标识用户搜索会话和酒店。
数据格式：CSV格式，包含submission_sample.csv、test_set_VU_DM.csv和training_set_VU_DM.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于在线旅游平台的搜索日志，经过匿名化处理，确保用户隐私。
该数据集适合用于酒店推荐、搜索结果排序等相关研究。
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：适用于旅游行业用户行为分析、推荐算法研究，以及点击率预测等方面的学术研究。
行业应用：可以为在线旅游平台、酒店预订网站提供数据支持，用于优化搜索排序、提升用户体验、提高转化率。
决策支持：支持旅游行业企业进行市场分析、用户行为分析，辅助制定精准营销策略。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解推荐系统和排序学习。
此数据集特别适合用于预测用户对酒店的点击行为，优化搜索结果排序，提升用户在在线旅游平台上的体验。
