酒店用户行为预测数据集HotelUserBehaviorPrediction-koyohoriuchi
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 酒店推荐, 序列预测, 点击流分析, 机器学习, 数据挖掘, 酒店预订, 行为序列
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订平台的用户行为数据，记录了用户在平台上的浏览、点击等交互行为，以及最终的预订结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含用户行为的序列信息，可以推断为一段时间内的用户活动记录。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但根据酒店信息可以推断出酒店所在地理位置。
数据维度：
train_log.csv/parquet: 包含用户会话ID（session_id）、行为序列号（seq_no）、酒店ID（yad_no）等信息，记录了用户浏览酒店的行为序列。
test_log.csv/parquet: 包含与train_log相似的结构，用于测试模型。
train_label.csv/parquet: 包含用户会话ID（session_id）和最终预订的酒店ID（yad_no），用于训练预测模型。
test_session.csv: 包含用户会话ID（session_id），用于生成测试集的预测结果。
sample_session.csv/sample_session_test.csv: 包含用户会话ID，可能用于示例或测试。
yado.csv: 包含酒店ID（yad_no）以及酒店的详细信息，如酒店类型、房间总数、无线网络、温泉设施、周边设施等。
数据格式：数据集包含CSV和Parquet两种格式，便于数据分析与处理。数据已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、酒店推荐、序列预测等研究。
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：适用于用户行为分析、序列建模、推荐系统等领域的学术研究，如用户行为模式挖掘、个性化酒店推荐等。
行业应用：为酒店预订平台、旅游网站等提供数据支持，尤其在提升用户体验、优化推荐算法、提高转化率等方面具备实用价值。
决策支持：支持酒店行业进行市场分析、客户细分、产品优化等决策，帮助企业制定更有效的营销策略。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为分析与预测的实际应用。
此数据集特别适合用于探索用户在酒店预订平台上的行为规律，预测用户最终预订的酒店，从而优化推荐算法，提高用户满意度。
