用户行为特征增强数据集MetadataExtraFeaturesDataset-latifaadhibi
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为，特征工程，数据集，机器学习，数据挖掘，推荐系统，用户画像，行为分析
数据概述： 该数据集包含用户行为数据，并额外增加了特征工程生成的新特征，旨在提升对用户行为的理解和预测能力。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度取决于原始数据的收集时间，通常为一段时间内的用户活动记录。
地理范围：数据覆盖范围取决于原始数据来源，可能包括特定地区或全球范围的用户行为。
数据维度：数据集包括用户ID，行为类型，时间戳，行为发生的环境信息，以及通过特征工程构建的衍生特征，如用户活跃度，行为序列统计特征，用户偏好特征等。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV，JSON等，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于多个公开数据集或模拟生成，并经过了特征工程处理。
该数据集适合用于用户行为分析，推荐系统，用户画像构建以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于用户行为建模，推荐算法优化，用户画像构建等研究，如用户兴趣预测，行为模式分析等。
行业应用：可以为电商，社交媒体，内容平台等行业提供数据支持，特别是在个性化推荐，精准营销等方面。
决策支持：支持产品设计，用户体验优化和营销策略制定。
教育和培训：作为数据科学，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解特征工程，用户行为分析和推荐系统。
此数据集特别适合用于探索用户行为特征与预测效果之间的关系，帮助用户实现更精准的用户行为分析和预测，从而优化推荐效果，提升用户体验。
