旅游推荐系统用户行为数据集_Travel_Recommendation_System_User_Behavior_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 推荐系统, 旅游, 点击流数据, 会话分析, 机器学习, 数据挖掘, 酒店推荐
数据概述：
该数据集包含来自 Trivago 推荐系统挑战赛的数据，记录了用户在旅游搜索和酒店推荐中的行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为 2019 年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但基于 Trivago 的业务特性，推测数据可能涵盖全球范围内的酒店搜索和推荐行为。
数据维度：数据集包含多个关键文件：
item_metadata.csv：包含酒店的元数据信息，如酒店 ID 和属性。
train.csv 和 test.csv：分别包含训练集和测试集的用户行为数据，包括用户 ID、会话 ID、时间戳、步骤、操作类型、参考项、平台、城市、设备、当前筛选条件、展示的酒店 ID 和价格。
submission_popular.csv：包含推荐结果，包括用户 ID、会话 ID、时间戳、步骤和酒店推荐列表。
数据格式：数据以 CSV 格式提供，易于数据分析和处理。
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：适用于推荐系统、用户行为分析、点击流分析等领域的研究，例如用户行为模式挖掘、个性化推荐算法评估等。
行业应用：为旅游行业，特别是酒店预订平台提供数据支持，可用于提升推荐准确性、优化用户体验和个性化营销。
决策支持：支持企业进行产品优化、用户画像分析和市场趋势预测，从而制定更有效的业务策略。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘、机器学习等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解和实践推荐系统构建。
此数据集特别适合用于探索用户在旅游场景下的搜索、浏览和点击行为，分析用户偏好，并构建个性化的酒店推荐模型，以提升用户满意度和平台转化率。
