社交网络用户行为与推荐数据集MetaTL-NLP-SDCN用户-物品图谱-User-ItemGraph-rezaabd
数据来源：互联网公开数据
标签：社交网络，推荐系统，用户行为，图神经网络，自然语言处理，数据集，用户画像，个性化推荐
数据概述： 该数据集源自 MetaTL-NLP-SDCN 项目，旨在探索社交网络中用户行为与物品推荐之间的关系，构建用户-物品图谱，用于推荐算法的开发和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定时期，具体时间范围请参考原始数据集说明。
地理范围：数据可能来源于特定社交平台或地区，具体地理范围请参考原始数据集说明。
数据维度：数据集包含用户、物品（如帖子、商品等）以及用户与物品之间的交互行为（如点赞、评论、购买等）。具体数据项包括用户ID、物品ID、交互类型、交互时间戳、物品属性信息（如文本描述、类别标签等）。
数据格式：数据通常以CSV、JSON等格式提供，方便进行数据分析和图结构构建。
来源信息：数据集来源于 MetaTL-NLP-SDCN 项目，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于推荐系统、图神经网络、自然语言处理等领域的研究，特别是在用户行为建模、个性化推荐算法开发和评估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：适用于推荐算法研究、用户行为分析、图神经网络模型构建等学术研究，如用户兴趣建模、物品冷启动问题研究等。
行业应用：可以为社交媒体、电商平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像分析等方面。
决策支持：支持平台优化推荐策略，提升用户体验和平台收益。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图神经网络、推荐算法等技术。
此数据集特别适合用于探索用户在社交网络中的行为模式，构建个性化推荐系统，帮助用户实现精准推荐，提高用户粘性和平台价值。
