图书推荐系统用户阅读行为数据集-NCF算法应用-精简版-adnamard
数据来源：互联网公开数据
标签：图书推荐,用户行为,协同过滤,神经网络,NCF,阅读偏好,数据清洗,机器学习
数据概述：
本数据集是经过清洗和预处理的图书推荐数据集，特别适合用于神经网络协同过滤（NCF, Neural Collaborative Filtering）算法的训练和评估。该数据集基于原始数据集进行处理，主要包括以下方面的优化：
- 数据清洗： 移除了原始数据集中不必要的列，简化数据结构，提升数据质量。
- 缺失值处理： 针对原始数据中可能存在的缺失值，采取了适当的填充或移除策略，确保数据的完整性。
- 数据平衡： 针对用户阅读行为的分布不均问题，进行了数据平衡处理，以提高模型的泛化能力。
数据集包含用户ID、图书ID、阅读时间、阅读时长等关键信息，能够反映用户对图书的阅读行为。
数据用途概述：
该数据集主要用于开发和评估图书推荐系统，特别是基于NCF算法的推荐模型。研究人员和工程师可以使用该数据集进行以下工作：
- 模型训练： 利用数据集训练NCF模型，学习用户和图书之间的潜在关系。
- 推荐算法评估： 评估不同推荐算法的性能，例如准确率、召回率、NDCG等指标。
- 用户行为分析： 分析用户阅读行为，了解用户偏好和阅读习惯。
- 个性化推荐： 基于用户的阅读历史，为用户提供个性化的图书推荐。
- 算法优化： 通过调整模型参数和结构，优化推荐算法的性能。
