推荐系统用户行为数据集LightGCN-Amazon-Gowalla-Yelp2008-LastFM-lehoanglonglong
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统，用户行为，数据集，图神经网络，协同过滤，个性化推荐，社交网络，电子商务
数据概述：
该数据集整合了多个来源的用户行为数据，主要用于推荐系统的研究与开发。核心内容包括用户与物品的交互记录，如点击、购买、评分等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围因数据集而异，涵盖了从早期到近期的用户行为。
地理范围：数据覆盖了不同地区的用户，包括亚马逊图书、Gowalla签到、Yelp2008商家评价、LastFM音乐收听等多种场景。
数据维度：数据集包含用户ID、物品ID以及用户与物品之间的交互信息，部分数据集还包括时间戳、评分等附加信息。
数据格式：数据通常以CSV或文本格式提供，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据集来源于LightGCN论文、亚马逊图书数据、Gowalla签到数据、Yelp2008商家评价数据和LastFM音乐收听数据，已进行必要的预处理和整合。
该数据集特别适用于推荐系统、图神经网络、协同过滤等领域的研究和应用，尤其在用户行为建模、物品推荐和个性化推荐等方面具有重要价值。
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的研究与评估，如基于图神经网络的推荐模型、协同过滤算法的改进等。
行业应用：可以为电子商务、社交网络、音乐平台等行业提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户兴趣挖掘等方面。
决策支持：支持平台优化推荐策略，提升用户体验和平台转化率。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统原理和实践。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式、评估推荐算法性能，帮助用户构建更精准的推荐系统，提升用户满意度和平台竞争力。
