用户-商品评分预测数据集User-ItemRatingPredictionDataset-tbd1g18
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 评分预测, 用户行为, 机器学习, 数据集, 协同过滤, 矩阵分解, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含用户对商品的评分数据，主要用于构建和评估推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据集中包含时间戳信息，记录了用户评分的时间。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推断为全球范围内的用户和商品。
数据维度：数据集包括用户ID（user）、商品ID（itemID）、评分（rating）和时间戳（timestamp）等关键字段。
数据格式：数据以CSV、JSON和NPY格式提供，其中CSV文件包含评分数据，JSON文件可能包含训练集评分信息，NPY文件可能包含用户和商品的向量表示。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于学术研究和算法评估。
该数据集适合用于推荐系统、评分预测和用户行为分析等领域的研究与应用。
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：适用于推荐系统算法、协同过滤、矩阵分解等方向的学术研究，如评估不同推荐算法的性能、分析用户评分行为等。
行业应用：可以为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，用于构建个性化推荐系统、优化用户体验。
决策支持：支持企业进行用户行为分析、商品推荐策略优化等方面的决策制定。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户评分模式、构建精准的商品推荐模型，并提升推荐系统的预测准确率和用户满意度。
