2022年视频下一点击预测数据集Malanshan2022PredictNextClickofVideoDataset-zengxiaojian
数据来源：互联网公开数据
标签：视频点击，用户行为，数据集，预测模型，机器学习，推荐系统，人工智能，用户研究
数据概述： 该数据集由Malanshan项目提供，专注于视频平台用户点击行为的数据记录，用于预测用户下一个可能点击的视频。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年。
地理范围：数据涵盖了多个视频平台用户的行为，主要来自全球范围内的视频观看记录。
数据维度：数据集包括用户ID、视频ID、观看时长、点击时间、视频类别、用户历史行为等信息。数据涵盖用户与视频的互动细节。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Malanshan项目的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于视频推荐系统、用户行为分析及机器学习模型训练等领域，特别是在视频点击预测、用户兴趣建模等技术任务中具有重要价值。
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：适用于用户行为研究、推荐算法优化等学术研究，如用户点击习惯分析、视频推荐策略研究等。
行业应用：可以为视频平台、在线教育、娱乐行业提供数据支持，特别是在个性化推荐、内容优化等方面。
决策支持：支持视频平台的推荐算法优化和用户体验提升，帮助平台制定更好的内容推荐策略。
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用户行为分析和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索视频用户点击的规律与趋势，帮助用户实现精准的视频推荐，提升用户参与度和平台粘性，为视频内容推荐和用户体验优化提供数据支持。
