酒店推荐数据集HotelRecommendationDataset-aarzookuhar
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店业，推荐系统，数据集，机器学习，用户行为，数据分析，旅游服务，人工智能
数据概述： 该数据集包含来自酒店预订平台的用户行为和酒店信息数据，记录了用户在酒店预订过程中的搜索，点击，预订等行为以及酒店的基本属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个主要旅游城市和经济区域的酒店。
数据维度：数据集包括用户ID，用户行为类型（如浏览，点击，预订），酒店ID，酒店名称，酒店星级，价格，评分，位置，设施，用户评分，评论等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于某酒店预订平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于酒店推荐系统，用户行为分析，市场趋势预测等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，个性化推荐算法优化等方面具有重要价值。
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：适用于酒店推荐算法优化，用户行为分析，市场趋势研究等学术研究，如用户偏好分析，酒店受欢迎度预测等。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在个性化推荐，动态定价和营销策略制定方面。
决策支持：支持酒店行业的用户需求预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价，营销和推广决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析，推荐算法及相关技术。
此数据集特别适合用于探索酒店推荐系统的优化与用户行为的规律，帮助用户实现精准的酒店推荐，提升用户体验和预订转化率，促进酒店行业的智能化发展。
