用户行为相关性评估数据集UserBehaviorRelevanceEvaluationDataset-homoalways
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 相关性分析, 数据评估, 推荐系统, 机器学习, 行为数据, 数据标注, 评估指标
数据概述：
该数据集包含用户行为数据，记录了用户ID与其对应的相关性评估值。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：数据未限定地理范围，通用性强，可用于不同地域的用户行为分析。
数据维度：数据集包含“id”（用户标识符）和“relevance”（相关性评分）两个关键字段。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别为sub_medium.csv和sub_mean.csv，便于数据分析与处理。
来源信息：数据来源于用户行为记录，并进行了相关性评估。该数据集适合用于用户行为分析、推荐系统评估以及相关性预测等研究。
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：适用于用户行为分析、推荐系统研究、个性化推荐算法评估等学术研究。
行业应用：可以为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，用于优化推荐算法，提升用户体验。
决策支持：支持产品经理和数据分析师进行用户行为分析，辅助产品改进和策略优化。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等相关课程的实训数据，帮助学生理解用户行为分析与相关性评估。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式与相关性之间的关系，帮助用户构建和评估推荐系统，提升个性化服务水平。
