推荐系统用户评分数据集RecommendationSystemUserRatingDataset-aravindvalsarajan
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 用户评分, 数据分析, 协同过滤, 机器学习, 评级预测, 行为分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含用户对商品的评分记录，用于构建和评估推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，可视为静态的用户评分快照。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用推荐场景下的用户行为数据。
数据维度：数据集包括“test_id”（用户或商品标识符）和“rating”（用户对商品的评分）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为SVDOut23csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步整理，适合用于推荐系统算法的测试和验证。
该数据集适合用于推荐系统研究、用户行为分析和评级预测等领域。
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学术研究，如协同过滤、矩阵分解、深度学习推荐模型等。
行业应用：可以为电商平台、内容推荐网站等提供数据支持，用于用户个性化推荐、商品排序等功能。
决策支持：支持企业进行用户行为分析，优化产品推荐策略，提升用户满意度和转化率。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解推荐系统原理。
此数据集特别适合用于探索用户评分模式，评估不同推荐算法的性能，并优化推荐系统的效果。
