视频用户参与度预测数据集VideoEngagementPredictionDataset-amil09
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析，用户行为，数据集，时间序列，机器学习，用户参与度，内容推荐，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自视频平台的用户参与度数据，记录了用户对视频内容的互动行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区的用户行为。
数据维度：数据集包括视频ID，用户ID，观看时长，点赞数，评论数，分享数，完播率，发布时间，视频时长，内容类别等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于某视频平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于视频内容推荐，用户行为分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在用户参与度预测，内容优化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：适用于视频用户行为分析，内容传播效果研究等学术研究，如用户观看习惯分析，视频流行度预测等。
行业应用：可以为视频平台，内容创作者提供数据支持，特别是在推荐算法优化，内容策略制定方面。
决策支持：支持视频内容的优化和用户参与度的提升，帮助平台制定更精准的推荐和运营策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及内容分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为建模和预测技术。
此数据集特别适合用于探索视频用户参与度的规律与趋势，帮助用户实现精准的内容推荐和用户参与度提升，提高视频平台的活跃度和用户满意度。
