社交平台用户行为交互数据集SocialPlatformUserBehaviorInteractionDataset-lsscecilia
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 社交网络, 推荐系统, 时序分析, 图神经网络, 用户画像, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Reddit社交平台的用户行为交互数据，记录了用户与帖子之间的互动行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可以视为一个时间切片或静态快照数据集。
地理范围：数据来源于Reddit平台，覆盖全球范围内的用户。
数据维度：数据集包含用户ID（u）、帖子ID（i）、时间戳（ts）、标签（label）和索引（idx）等字段，以及可能包含用户和帖子信息的.npy文件。
数据格式：数据主要以CSV和Numpy格式提供，其中ml_reddit.csv文件记录了用户与帖子交互的结构化数据，而.npy文件可能存储了图结构或嵌入信息，便于进行图相关的分析。
来源信息：数据来源于Reddit平台的公开数据，经过处理，以便于分析和建模。
该数据集适合用于用户行为分析、推荐系统构建和图神经网络应用。
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：适用于社交网络分析、用户行为建模、推荐算法研究等学术研究，例如用户兴趣预测、社区发现等。
行业应用：可以为社交媒体平台、内容推荐服务提供数据支持，用于改进推荐算法、优化用户体验等。
决策支持：支持平台的用户行为分析，帮助制定更精准的运营策略和用户增长策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和社交网络分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户在社交平台上的互动模式，构建个性化推荐系统，以及分析用户行为随时间变化的趋势。
