用户帖子浏览行为推荐系统数据集-vatsalparsaniya
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统,内容推荐,协同过滤,用户行为,帖子数据,浏览数据,用户画像
数据概述：
本数据集旨在构建一个基于内容和协同过滤的推荐系统，用于为用户推荐帖子，并为给定的帖子推荐相似帖子。数据集包含三个主要文件，分别提供了用户、帖子和用户浏览行为的信息。
用户数据（user_data.csv）：
该文件包含了用户的详细信息，用于构建用户画像。字段包括：
userid：用户的唯一标识符，由字母数字组成（字符串类型）。
firstname：用户的名字（字符串类型）。
last_name：用户的姓氏（字符串类型）。
gender：用户的性别，取值为“male”或“female”（字符串类型）。
avatar：用户的头像URL地址（字符串类型）。
city：用户所在的城市（字符串类型）。
academics：用户的学历，取值为“undergraduate”（本科）或“graduate”（研究生）（字符串类型）。
帖子数据（post_data.csv）：
该文件包含了帖子的详细信息，用于内容推荐。字段包括：
post_id：帖子的唯一标识符，由字母数字组成（字符串类型）。
title：帖子的标题（字符串类型）。
category：帖子的类别（字符串类型）。
浏览数据（view_data.csv）：
该文件包含了用户浏览帖子的历史记录，用于协同过滤。字段包括：
user_id：用户的唯一标识符，与用户数据中的userid对应（字符串类型）。
post_id：帖子的唯一标识符，与帖子数据中的post_id对应（字符串类型）。
time_stamp：用户浏览帖子的时间戳，采用ISO时间格式（字符串类型）。
数据用途概述：
该数据集可用于构建推荐系统，主要功能包括：
为给定用户推荐帖子：基于用户过去的浏览行为、用户画像和帖子内容，通过内容过滤和协同过滤算法，为用户推荐可能感兴趣的帖子。
为给定帖子推荐相似帖子：基于帖子内容相似度，为用户推荐与给定帖子相似的其他帖子。
数据集可应用于多种场景，如社交媒体平台、新闻网站、电商平台等，用于个性化内容推荐，提升用户体验。
