时互联网性别预测数据集-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：性别识别,机器学习,市场营销,用户行为,内容消费,数据分析,预测模型
数据概述：
本数据集来源于TechGig举办的ColombiaOnline黑客马拉松，旨在解决基于数字内容阅读模式的自动性别识别问题。数据集包含时互联网有限公司（Times Internet Limited）平台上用户的浏览行为数据，通过分析用户访问的内容，预测用户的性别。该数据集适用于市场营销、用户行为分析、机器学习模型训练等场景。数据集分为训练集和测试集，分别用于模型训练和结果验证。
数据集包括以下文件：
- UserIdToUrl.zip：用户访问的URL列表
- Urls_Json_Data.zip：URL的详细信息
- UserIdToGender_Train.csv：用户性别训练数据，包含用户ID和性别
- UserId_Test.csv：用户性别测试数据，包含用户ID
- sample_submission.csv：提交结果的样本文件
字段说明：
- userid：用户ID
- gender：性别
- url：内容URL
- title：内容标题
- description：内容简短描述
- long_description：内容详细描述
- alt_titles：内容的替代标题
- brand：内容品牌名称
- language：内容语言
数据用途概述：
该数据集适用于市场营销策略制定、用户行为分析、个性化推荐系统开发等多种场景。营销人员可以通过分析用户性别特征，制定更有针对性的营销策略；数据科学家可以利用该数据集训练性别预测模型，提升广告投放的精准度；研究者则可以利用该数据集探讨性别差异在内容消费中的表现，为内容提供商提供参考。数据集对提升广告效果、优化用户体验具有重要意义。
