Trivago推荐系统挑战数据集2019

Trivago推荐系统挑战数据集2019 数据来源：互联网公开数据 标签：Trivago,推荐系统,酒店推荐,用户行为数据,机器学习,数据科学,挑战赛数据

数据概述： 本数据集是Trivago推荐系统挑战赛的数据集，包含2019年Trivago平台上的用户浏览和交互行为数据。数据集旨在帮助研究人员和数据科学家开发和评估推荐算法。数据集包括用户对酒店的搜索记录、浏览记录、点击记录以及最终的预订行为等，为推荐系统的训练和评估提供了丰富的数据支持。

数据用途概述： 该数据集适用于推荐系统开发、机器学习模型训练、用户行为分析等多种场景。研究人员可以利用此数据集训练和优化推荐算法，评估模型性能；数据科学家可以利用该数据进行特征工程和模型选择；企业可以使用该数据集改进其推荐系统，提升用户体验。此外，该数据集也是参与推荐系统竞赛的理想选择，有助于提升算法在实际应用场景中的表现。