用户行为评分预测数据集UserBehaviorRatingPrediction-nordllichterrr
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 评分预测, 推荐系统, 数据分析, 机器学习, 用户画像, 行为分析, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含用户行为数据，记录了用户对特定项目的评分信息，可用于构建和评估推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据集未标明具体时间，可视为静态用户评分数据。
地理范围：数据来源未明确，但数据结构通用，适用于多种应用场景。
数据维度：数据集包含"split"（数据划分，train表示训练集，其他用于测试或验证），"0"（可能为用户与项目的交互特征，具体含义需进一步分析），"user_id"（用户唯一标识符），"rating"（用户对项目的评分），"feature2"（用户或项目的其他特征，具体含义需进一步分析）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_test_data2.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理，包含训练集和测试集划分。
该数据集适合用于用户评分预测、推荐系统构建、用户行为分析等研究。
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、用户行为分析等领域的研究，如评分预测算法的比较、用户偏好建模等。
行业应用：可以为电商平台、内容平台等提供数据支持，用于个性化推荐、用户画像构建等。
决策支持：支持企业优化推荐策略，提升用户满意度和平台转化率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户行为数据和推荐系统。
此数据集特别适合用于探索用户评分与用户特征、项目特征之间的关系，从而优化推荐效果、提升用户体验。
