新闻推荐系统用户行为数据集NewsRecommendationSystemUserBehaviorDataset-jiaweiwei0311
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 新闻推荐, 点击日志, 自然语言处理, 用户画像, 推荐算法, 行为预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自新闻推荐系统的数据，记录了用户与新闻文章的交互行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从文章发布时间到用户点击行为的时间。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为新闻推荐系统服务的用户群体。
数据维度：数据集包括两类核心数据：一是文章信息，包含文章ID、类别ID、发布时间戳和字数统计；二是用户点击日志，包含用户ID、点击文章ID、点击时间戳、点击环境、设备类型、操作系统、国家、地区和来源类型等。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于新闻推荐系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、推荐算法研究、用户画像构建等领域。
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：适用于新闻推荐算法的学术研究，如基于用户行为的个性化推荐、点击率预测等。
行业应用：可以为新闻资讯平台、内容推荐系统提供数据支持，特别是在优化推荐效果、提升用户粘性方面。
决策支持：支持内容平台的运营策略制定，如用户兴趣分析、内容投放优化等。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统的工作原理。
此数据集特别适合用于探索用户阅读偏好、新闻文章特征与用户点击行为之间的关系，帮助用户实现提升推荐准确率、优化用户体验等目标。
