社交媒体用户互动行为数据集SocialMediaUserInteractionBehaviors-raghunandan9605
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 社交媒体, 内容推荐, 数据分析, 互动行为, 时间序列分析, 用户画像, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的用户互动数据，记录了用户对帖子内容的不同互动行为，包括“喜欢”、“评分”和“灵感”等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2023年12月31日到2024年1月11日。
地理范围：数据未明确标明地理位置，推测为全球范围内的社交媒体用户行为。
数据维度：
Inspiredcsv: 包括用户ID、帖子ID和互动时间戳，记录了用户表示“灵感”的时间。
Ratedcsv: 包括用户ID、帖子ID、评分百分比和评分时间戳，记录了用户对帖子的评分。
Likedcsv: 包含用户ID、帖子ID和喜欢时间戳，记录了用户“喜欢”帖子内容的时间。
Demographicscsv: 包含用户ID、性别、年龄、注册时间等人口统计学信息。
数据格式：数据集以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于社交媒体平台的用户行为记录，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于用户行为分析、内容推荐系统开发和用户画像构建等领域。
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：适用于社交媒体用户行为研究，如用户互动模式分析、内容偏好分析、时间序列行为分析等。
行业应用：可以为社交媒体平台、内容推荐系统和广告投放平台提供数据支持，用于优化内容推荐策略、提升用户参与度和广告点击率。
决策支持：支持平台运营方了解用户行为，优化内容创作和推送策略，提升用户满意度和平台活跃度。
教育和培训：作为社交媒体数据分析、用户行为分析和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为规律。
此数据集特别适合用于探索用户在社交媒体平台上的互动行为模式，以及不同互动行为之间的关联性，帮助用户构建更精准的用户画像，优化内容推荐算法，提升用户体验。
