ott推荐系统数据集SonyRiseOTTRecommendationDataset-ossingh6

数据来源：互联网公开数据

标签：推荐系统，数据集，流媒体，用户行为，机器学习，内容推荐，用户画像，OTT平台

数据概述：该数据集由SonyRise提供，主要记录了用户在流媒体平台上的观看行为和用户偏好数据，适用于推荐系统和个性化内容推荐的研究。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。地理范围：数据涵盖了来自不同地区的用户，具体包括中国多个城市和地区的用户数据。数据维度：数据集包括用户ID、观看历史、观看时长、评分、内容类型、推荐内容、用户画像等信息。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。来源信息：数据来源于SonyRise的内部用户行为数据，并已进行标准化和清洗。该数据集适合用于推荐系统的研究和应用，特别是在内容推荐、用户画像构建和个性化推荐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：适用于推荐算法的研究，如协同过滤、深度学习推荐系统等。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、用户行为分析等方面。决策支持：支持内容推荐策略优化，帮助平台提升用户满意度和留存率。教育和培训：作为推荐系统、机器学习和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和技术。此数据集特别适合用于探索用户行为模式和推荐算法的有效性，帮助用户实现个性化推荐，提升用户体验和平台运营效率。