社交媒体推荐系统数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统,社交媒体,用户行为,机器学习,数据挖掘,用户画像,个性化推荐,算法评估
数据概述：
本数据集旨在支持社交媒体推荐系统的开发和研究，包含四个核心CSV文件：
1. posts_challenge：记录社交媒体平台上的帖子信息，包含帖子ID和发布用户的ID。
2. users_challenge：记录用户的基本信息，包含用户名和用户ID。
3. likes_challenge：记录用户对帖子的点赞行为，包含点赞用户的ID和被点赞的帖子ID。
4. testing_users：包含用于测试目的的用户信息，包括用户ID和用户名。
该数据集通过分析用户的点赞行为，帮助识别对特定帖子感兴趣的潜在用户，适用于构建推荐系统和用户行为分析。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
- 推荐系统开发：基于用户点赞行为，构建个性化推荐模型，识别潜在感兴趣的内容。
- 用户行为分析：研究用户互动模式，挖掘用户兴趣偏好，优化推荐策略。
- 算法评估与测试：利用测试用户数据，验证推荐算法的性能和准确性。
- 机器学习模型训练：为分类、聚类和排序等机器学习任务提供基础数据支持。
- 用户画像构建：通过分析点赞行为，生成用户兴趣标签，支持精准营销和内容推荐。
该数据集为社交媒体平台的推荐系统研究提供了坚实的数据基础，适用于学术研究、算法开发和商业应用。
