新闻推荐系统数据集NewsRecommendationDataset-mitul777
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻推荐，数据集，推荐系统，机器学习，自然语言处理，信息检索，用户体验，数据挖掘
数据概述： 该数据集专注于新闻推荐领域，记录了用户与新闻内容的交互行为，适用于新闻推荐系统的研究与开发。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的用户，主要来自主流新闻平台和社交媒体。
数据维度：数据集包括用户ID、新闻ID、点击时间、阅读时长、点赞、分享、评论等交互行为数据，以及新闻的标题、摘要、分类、发布时间等属性信息。
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：数据来源于公开的新闻平台和推荐系统研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于新闻推荐算法研究、用户行为分析、个性化推荐系统开发等领域的应用，尤其在机器学习模型训练和推荐策略优化方面具有重要价值。
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：适用于新闻推荐算法、用户兴趣建模、点击率预测等学术研究，如用户行为模式分析、新闻内容分类研究等。
行业应用：可以为新闻媒体、内容平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐、内容分发和用户留存方面。
决策支持：支持新闻推荐系统的策略优化和用户体验提升，帮助平台制定更精准的推荐策略。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习和自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统与用户行为分析技术。
此数据集特别适合用于探索新闻推荐系统的优化与个性化推荐算法，帮助用户实现更精准的新闻推荐，提升用户满意度和平台活跃度。
