视频推荐系统用户行为数据集VideoRecommendationSystemUserBehaviorDataset-asenin

数据来源：互联网公开数据

标签：推荐系统, 用户行为分析, 视频推荐, 协同过滤, 机器学习, 数据集, 行为预测, 内容推荐

数据概述：该数据集包含来自视频平台的用户行为数据，记录了用户与视频内容的交互信息，以及用户和视频的属性信息，适用于推荐系统构建、用户行为分析和内容推荐等任务。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2021年。地理范围：数据未明确标注地理位置，推测可能来源于特定视频平台的用户行为。数据维度：数据集包含以下几个主要文件： interactions.csv：用户与视频的交互数据，包括用户ID、视频ID、最后观看日期、总观看时长和观看完成比例。 users.csv：用户信息，包括用户ID、年龄、收入、性别和是否有子女标识。 items.csv：视频内容信息，包括视频ID、内容类型、标题、原始标题、发布年份、流派、国家、是否适合儿童观看、年龄分级、制作工作室、导演、演员、描述和关键词。 sample_submission.csv：提交示例，包含用户ID和视频ID。数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。数据来源于用户在视频平台上的观看、交互等行为记录，已进行匿名化处理。该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析和内容推荐等领域的研究。

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：适用于推荐系统、用户行为分析、个性化推荐算法研究等学术研究，例如，用户观看行为分析、基于内容的推荐、协同过滤推荐等。行业应用：可以为视频平台、流媒体服务提供数据支持，特别是在用户个性化推荐、内容排序、用户画像构建等方面。决策支持：支持平台优化内容推荐策略，提升用户满意度和平台用户粘性。教育和培训：作为推荐系统、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解推荐系统的工作原理，实践推荐算法。此数据集特别适合用于探索用户观看行为与视频内容特征之间的关系，帮助用户构建和优化推荐模型，提升推荐准确度和用户体验。