推荐系统相似度数据集Rec-SimilarDataset-jaelfreixanet
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统，相似度计算，数据集，机器学习，数据分析，电子商务，算法优化，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自推荐系统领域的相似度计算数据，记录了用户，商品或内容之间的相似度关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的在线平台，如电商平台，社交媒体和内容分享网站。
数据维度：数据集包括用户ID，商品/内容ID，相似度分数，用户行为数据（如点击，购买，评分等），商品/内容属性（如类别，标签，描述等）。
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：数据来源于多个公开的推荐系统研究项目和在线平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统研究，机器学习模型训练，数据分析等领域，特别是在相似度计算，用户行为分析和个性化推荐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：适用于推荐系统算法研究，用户行为分析，个性化推荐策略研究等，如用户兴趣建模，推荐效果评估等。
行业应用：可以为电子商务，社交媒体，内容平台等行业提供数据支持，特别是在个性化推荐，用户粘性提升和商业决策优化方面。
决策支持：支持推荐系统的算法优化和策略调整，帮助平台提高推荐准确性和用户满意度。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统原理和算法实现。
此数据集特别适合用于探索用户与商品/内容之间的相似度关系，帮助用户实现更精准的个性化推荐，提升推荐系统的性能和用户体验，为推荐系统研究和应用提供数据支持。
