图书用户行为与偏好分析数据集BookUserBehaviorandPreferenceAnalysis-sabingautam
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, 文本分析, 数据挖掘, 社交网络, 用户画像, 评分预测
数据概述：
该数据集包含来自图书平台的多个CSV文件，记录了用户、图书、评分和图书类别等信息，旨在用于分析用户行为、构建图书推荐系统以及探索用户偏好。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映用户在特定时间内的行为和偏好。
地理范围：数据未限定地理范围，可能包含来自不同地区的用户。
数据维度：
users.csv：包含用户信息，如用户ID、姓名、邮箱、密码、地址、联系方式、用户类型、头像、状态、激活码、密码重置码和创建时间。
ratings.csv：包含用户对图书的评分信息，包括用户ID、图书ID和评分。
books.csv：包含图书信息，如图书ID、书名、作者、描述、封面、ISBN、出版日期、出版社、语言和总页数。
category.csv：包含图书的类别信息，包括类别ID和类别名称。
数据格式：CSV格式，便于数据的导入、分析和处理。
来源信息：数据来源于图书平台，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。该数据集适合用于用户行为分析、个性化推荐系统构建等。
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：适用于图书推荐系统、用户行为分析、社交网络分析等领域的研究，例如用户画像构建、图书相似度计算、评分预测等。
行业应用：为图书电商平台、数字图书馆等提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户体验优化、图书销售预测等方面。
决策支持：支持图书平台的运营决策，如图书推广策略、用户增长策略、内容推荐优化等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的实践素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户对图书的偏好，构建个性化推荐模型，优化用户体验，提高图书销售额。
