视频推荐系统数据集AVRecommendationSystemNewDataset-navpallav
数据来源：互联网公开数据
标签：视频推荐，推荐系统，数据集，机器学习，人工智能，用户行为分析，内容推荐，娱乐产业
数据概述：该数据集包含来自多个视频平台的用户观看行为数据，记录了用户的观看历史，搜索记录，喜欢和评论等交互行为，适用于视频推荐系统的构建和优化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多个地区和国家的用户，主要来自亚洲，北美和欧洲的视频平台。
数据维度：数据集包括用户ID，视频ID，观看时长，搜索关键词，点赞数，评论数，观看时间，设备信息等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个视频平台的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统，机器学习和用户行为分析等领域的研究和应用，特别是在视频内容推荐，个性化推荐系统构建等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于视频内容推荐，用户行为分析等研究，如用户兴趣模型构建，推荐算法效果评估等。
行业应用：可以为视频平台提供数据支持，特别是在内容推荐，用户留存率提升和广告推荐等方面。
决策支持：支持推荐系统的优化和改进，帮助视频平台制定更好的内容推荐策略。
教育和培训：作为推荐系统和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解视频推荐算法和用户行为分析技术。
此数据集特别适合用于探索视频推荐系统的规律与趋势，帮助用户实现精准的内容推荐，提高用户体验和平台用户粘性。
