图书评分用户行为分析数据集BookRatingUserBehaviorAnalysisDataset-ankitahankare
数据来源：互联网公开数据
标签：图书推荐, 用户行为分析, 评分数据, 协同过滤, 机器学习, 数据挖掘, 情感分析, 文本分析
数据概述：
该数据集包含用户对图书的评分数据，记录了用户对不同图书的评分情况，可用于用户行为分析和图书推荐。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态评分数据集使用。
地理范围：数据未限定，推测为全球范围内的图书爱好者。
数据维度：包括“book_id”（图书ID）、“user_id”（用户ID）和“rating”（评分）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为ratings.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于互联网公开平台，已进行结构化处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于用户行为分析、图书推荐系统构建等领域。
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、用户行为分析等领域的学术研究，如基于评分数据的协同过滤算法研究、用户偏好建模等。
行业应用：可以为图书电商、数字图书馆等平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建等方面。
决策支持：支持图书出版商、发行商进行市场分析和产品优化，辅助决策。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户评分与图书特征之间的关系，构建个性化推荐模型，提升用户体验。
