用户文章互动行为数据集UserArticleInteractionBehaviorDataset-davidshahshankhar
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 文章推荐, 内容推荐, 用户画像, 数据分析, 机器学习, 协同过滤, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自文章社区的用户与文章的互动数据，记录了用户阅读、参与文章的行为信息，可用于用户行为分析、个性化推荐等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理范围，推测为面向全球用户的文章社区。
数据维度：
articles_community.csv：包含文章的相关信息，包括文章正文（doc_body）、描述（doc_description）、完整名称（doc_full_name）、状态（doc_status）和文章ID（article_id）。
user-item-interactions.csv：包含用户与文章的互动信息，包括文章ID（article_id）、文章标题（title）和用户邮箱（email）。
数据格式：CSV格式，文件名为articles_community.csv和user-item-interactions.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适合用于用户行为分析、推荐系统构建、内容理解等多个研究和应用领域。
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、个性化推荐算法研究，如协同过滤、基于内容的推荐、用户画像构建等。
行业应用：为内容平台、新闻网站、社交媒体等提供数据支持，用于提升用户体验、优化内容推荐策略、实现精准营销等。
决策支持：支持内容平台的内容运营决策，例如评估文章受欢迎程度、优化内容发布策略、调整用户推荐算法等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、推荐系统等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解用户行为分析和推荐系统构建的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索用户阅读行为与文章内容之间的关联，构建个性化推荐模型，提升用户粘性和平台活跃度。
