用户行为文章点击预测数据集UserBehaviorArticleClickPrediction-mario123475
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 点击预测, 推荐系统, 时序数据, 机器学习, 行为分析, 用户画像, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含用户在特定时间段内的文章点击行为数据，记录了用户与文章之间的交互信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年4月。
地理范围：数据未明确标明地理范围，推测可能来源于特定平台或应用的用户行为数据。
数据维度：数据集包括“user_id”（用户唯一标识）、“article_id”（文章唯一标识）、“event_time”（点击发生的时间）和“label”（点击标签，0表示未点击，1表示点击）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train_newtime.csv，便于数据分析和建模。数据已进行结构化处理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于用户行为分析、点击预测、推荐系统构建等相关研究。
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：适用于用户行为分析、点击率预测、个性化推荐算法研究等，有助于深入理解用户行为模式。
行业应用：为内容平台、电商平台等提供数据支持，用于优化内容推荐、提升用户粘性。
决策支持：支持平台制定更精准的内容推荐策略，提高用户体验和平台收益。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握用户行为分析和预测技能。
此数据集特别适合用于探索用户点击行为的规律，构建预测模型，从而提升推荐系统的准确性和个性化程度。
