新闻推荐用户行为预测数据集_News_Recommendation_User_Behavior_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻推荐, 用户行为分析, 机器学习, 推荐系统, 数据挖掘, 点击预测, 用户画像, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自新闻推荐平台的用户行为数据，记录了用户与新闻文章之间的交互信息，用于构建和评估新闻推荐模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，用于离线模型训练与评估。
地理范围：数据来源未明确，但可用于模拟全球新闻推荐场景。
数据维度：包括文章信息、用户画像、用户行为记录等关键数据。具体包括：
article_information.parquet：包含文章相关信息，如文章ID、标题、类别等。
user_profile.parquet：包含用户画像信息，如用户ID、兴趣偏好等。
train.parquet：训练数据集，包含用户对新闻文章的点击行为记录。
public_test.parquet：公开测试数据集，用于模型评估。
warmup.parquet：预热数据集，可能用于初始化或预训练模型。
results.csv：模型预测结果，用于评估推荐系统的性能。
数据格式：数据主要以Parquet和CSV格式提供，Parquet格式适用于大规模数据存储与高效读取，CSV格式便于结果分析。
来源信息：数据来源于新闻推荐平台的用户行为数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于新闻推荐算法的研究与开发，以及用户行为分析和推荐系统性能评估。
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，如个性化推荐算法优化、用户兴趣建模等。
行业应用：为新闻门户网站、内容推荐平台提供数据支持，用于提升用户体验、增加用户粘性、优化内容分发策略。
决策支持：支持推荐系统相关的决策制定，包括推荐策略的优化、A/B测试结果分析等。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实践案例，帮助学生和研究人员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行为与新闻文章特征之间的关系，评估不同推荐算法的性能，以及提升推荐系统的准确性和多样性。
