新闻推荐系统用户点击行为数据集NewsRecommendationSystemUserClickBehavior-zhoujiaqi
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 新闻推荐, 点击预测, 用户画像, 推荐系统, 数据挖掘, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自新闻推荐系统的数据，记录了用户对新闻文章的点击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间范围未明确，但包含了文章的创建时间戳（created_at_ts）。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测用户点击行为可能来源于特定区域。
数据维度：
articles.csv：包含文章的基本信息，如文章ID (article_id)、文章类别 (category_id)、创建时间戳 (created_at_ts) 和字数统计 (words_count)。
train_click_log.csv：包含训练集的用户点击日志，记录了用户ID (user_id)、点击文章ID (click_article_id)、点击时间戳 (click_timestamp) 以及点击发生的环境 (click_environment)、设备组 (click_deviceGroup)、操作系统 (click_os)、国家 (click_country)、地区 (click_region) 和来源类型 (click_referrer_type) 等信息。
testA_click_log.csv：包含测试集的用户点击日志，字段同train_click_log.csv。
articles_emb.csv：该文件信息缺失，无法提供具体描述。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和分析。
该数据集适合用于新闻推荐系统的研究与开发，以及用户行为分析、点击预测等相关领域。
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、自然语言处理等领域的学术研究，如用户兴趣建模、点击率预测、个性化推荐算法优化等。
行业应用：为新闻资讯平台、内容推荐系统等提供数据支持，尤其是在用户画像构建、推荐算法优化、用户体验提升等方面。
决策支持：支持内容平台的运营决策，如内容推荐策略调整、用户活跃度提升、内容创作方向优化等。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统的原理与实践。
此数据集特别适合用于探索用户点击行为的规律，构建用户兴趣模型，优化推荐系统的效果，提升用户粘性。
