VK推荐系统测试数据集VKRecSysTestDataset-saicourse
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统，数据集，机器学习，用户行为，数据挖掘，个性化推荐，电商，信息检索
数据概述： 该数据集来源于VK推荐系统测试项目，记录了用户在平台上的行为数据，适用于推荐系统算法的开发，评估与优化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据涵盖了VK平台全球用户的行为，包括多个国家和地区的用户交互数据。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，行为类型（如点击，购买，收藏等），时间戳，用户属性（如年龄，性别，地区等），商品属性（如类别，价格，描述等）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于VK平台的公开数据集，已进行匿名化处理和标准化清洗。
该数据集适合用于推荐系统研究，机器学习模型训练，用户行为分析等领域，特别是在个性化推荐，冷启动问题解决及推荐效果评估方面具有重要应用价值。
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：适用于推荐算法研究，用户行为分析及个性化推荐效果评估，如用户兴趣建模，推荐多样性分析等。
行业应用：可以为电商，社交媒体，内容平台等行业提供数据支持，特别是在个性化推荐系统开发，用户体验优化等方面。
决策支持：支持推荐系统的策略优化与效果评估，帮助平台制定更精准的推荐策略和用户互动机制。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法原理及实现方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为与推荐策略的关系，帮助用户实现个性化推荐系统的优化，提升用户体验和平台活跃度，促进商业增长。
