推荐系统视频应用数据集2024RecommenderSystemVideoApplicationDataset2024-joker139
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统，视频应用，数据集，机器学习，用户行为，内容推荐，个性化推荐，视频分析
数据概述：该数据集包含来自视频应用的用户行为数据，记录了用户在视频平台上的观看行为，适用于推荐系统的研究和应用。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2023年到2024年。
地理范围：数据覆盖了全球多个地区，包括北美，欧洲，亚洲等地的用户。
数据维度：数据集包括用户ID，视频ID，观看时长，观看时间，播放次数，用户设备信息，地理信息，视频类别等变量。
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：数据来源于视频应用的用户行为日志，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统，机器学习和视频分析等领域，特别是在个性化推荐，用户行为分析等方面具有重要应用价值。
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：适用于推荐系统算法的研究，如个性化推荐，内容推荐效果评估等。
行业应用：可以为视频平台提供数据支持，特别是在内容推荐，用户行为分析方面。
决策支持：支持视频平台的个性化推荐策略优化，帮助提高用户满意度和留存率。
教育和培训：作为推荐系统和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统算法和技术。
此数据集特别适合用于探索视频推荐系统的推荐规律与用户行为趋势，帮助用户实现更精准的内容推荐，提升用户体验和平台活跃度。
