数学教育内容推荐预测数据集_Mathematics_Education_Content_Recommendation_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：教育, 推荐系统, 机器学习, 文本分析, 内容匹配, 知识图谱, 自然语言处理, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自数学教育平台的学习内容信息和预测结果，用于构建和评估内容推荐模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，用于模型训练和评估。
地理范围：数据来源未明确，但涉及的数学教育内容面向全球学习者，以英语为主。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：
id：内容的唯一标识符。
title：内容的标题。
description：内容的详细描述。
channel：内容所属的频道或类别。
category：内容的类别。
level：内容的难度级别。
language：内容的语言（主要为英语）。
parent：内容所属的父级内容。
has_content：指示内容是否包含具体内容。
content_ids：与该内容相关联的其他内容的ID列表。
pred_ids 和 pred_ids2：模型预测的推荐内容ID列表。
parent_title, parent_description, grand_parent, grand_parent_title, grand_parent_description：父级和祖父级内容的标题和描述，提供了内容的上下文信息。
fold：交叉验证折叠信息。
concat_content_ids：拼接后的内容ID列表。
label：内容的标签或类别。
candidate：候选内容。
content_title, content_description, content_text, content_language, kind, pred：其他内容相关信息和预测结果。
数据格式：数据主要以CSV格式（oof_df.csv）提供，此外还包括JSON格式的tokenizer配置文件，以及模型文件（.pth, .model）和Python脚本。
该数据集适合用于开发和评估数学教育内容推荐系统，包括基于文本相似度、协同过滤等多种推荐算法。
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：适用于教育技术、推荐系统和自然语言处理等交叉领域的学术研究，如内容推荐算法的改进、用户行为分析、学习路径优化等。
行业应用：为在线教育平台、学习资源提供商提供数据支持，用于构建个性化学习推荐系统，提升用户学习体验和学习效果。
决策支持：支持教育平台的课程规划、内容组织和资源分配，优化学习资源的利用效率。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统等相关课程的案例分析数据，帮助学生和研究人员理解和实践内容推荐算法。
此数据集特别适合用于探索学习内容之间的关联关系，构建精准的内容推荐模型，从而提高学习效率和用户满意度。
