流媒体平台用户行为图谱数据集Netflix用户行为图谱数据集-khangdoandb
数据来源：互联网公开数据
标签：流媒体平台，用户行为，图谱数据，推荐系统，社交网络，数据分析，机器学习，用户研究
数据概述：该数据集包含来自 Netflix 的用户行为数据，记录了用户在流媒体平台上的观看行为和互动记录。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2017年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内使用 Netflix 服务的用户。
数据维度：数据集包括用户ID，内容ID，观看时间，播放长度，观看次数，评分，观看设备，观看地点等信息。
数据格式：数据提供CSV和JSON格式，便于进行图谱分析和处理。
来源信息：数据来源于 Netflix 的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统，用户行为分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在用户行为模式识别，内容推荐，社交网络分析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：适用于流媒体平台用户行为分析，内容推荐算法研究，如用户观看偏好分析，内容推荐效果评估等。
行业应用：可以为流媒体平台提供数据支持，特别是在个性化推荐，用户流失预测和市场策略优化方面。
决策支持：支持流媒体平台的内容推荐策略优化，帮助商家制定更有效的内容推广和用户留存策略。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐系统技术。
此数据集特别适合用于探索流媒体平台上用户行为的规律与趋势，帮助用户实现更精准的内容推荐，优化用户体验和平台运营。
