用户行为推荐系统预测数据集UserBehaviorRecommendationSystemPrediction-praveenmaripeti
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 用户行为, 协同过滤, 数据预测, 机器学习, 用户画像, 竞赛数据, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自在线编程竞赛平台的用户行为数据，记录了用户对不同问题的提交情况，用于构建和评估推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据快照，反映了用户在一段时间内的行为模式。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常此类竞赛面向全球参与者。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，核心数据包括用户ID（user_id）、问题ID（problem_id）和提交记录ID (ID)。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和机器学习模型的构建。具体文件包括提交结果（test_submissions_NeDLEvX.csv, train_submissions.csv），以及用户数据（user_data.csv）和问题数据（problem_data.csv）。
来源信息：数据来源于在线编程竞赛，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于推荐系统研究，特别是协同过滤、基于内容的推荐等方法，以及用户行为分析和预测。
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、机器学习、用户行为分析等领域的研究，例如用户偏好建模、问题相似度分析、推荐算法效果评估等。
行业应用：可以为在线教育平台、内容推荐系统等提供数据支持，例如为用户推荐个性化学习资源或编程题目。
决策支持：支持平台进行用户行为分析，优化内容推荐策略，提升用户参与度和平台活跃度。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统课程的实训素材，帮助学生理解和应用推荐算法。
此数据集特别适合用于构建和评估推荐模型，预测用户对问题的偏好，并优化推荐策略以提高用户体验。
