用户视频互动行为预测数据集UserVideoInteractionBehaviorPredictionDataset-mohamedziauddin
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 视频推荐, 互动预测, 用户画像, 社交媒体, 机器学习, 行为建模, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含用户在视频平台上的互动行为数据，记录了用户与视频之间的互动情况，用于预测用户对视频的参与度。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据来源未明确说明，但可推测为全球范围内的视频平台用户。
数据维度：数据集包括以下关键字段：
row_id：记录的唯一标识符。
user_id：用户的唯一标识符。
category_id：视频所属类别的标识符。
video_id：视频的唯一标识符。
age：用户的年龄。
gender：用户的性别。
profession：用户的职业。
followers：用户的关注者数量。
views：视频的观看次数。
数据格式：CSV格式，包含train.csv, test.csv, 和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于公开的竞赛或项目，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、视频推荐系统构建和用户参与度预测等领域。
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：适用于用户行为分析、个性化推荐算法、社交网络分析等方面的学术研究。
行业应用：为视频平台、社交媒体等行业提供数据支持，用于优化内容推荐、提升用户粘性、实现精准营销。
决策支持：支持平台运营方进行用户行为分析，制定更有效的推广策略和内容策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生理解用户行为建模和预测。
此数据集特别适合用于探索用户特征与视频互动行为之间的关系，从而构建预测模型，提升推荐系统的精准度和用户体验。
