用户行为新闻推荐点击数据集UserBehaviorNewsRecommendationClickDataset-devmaxime
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 新闻推荐, 点击数据, 推荐系统, 用户画像, 数据分析, 机器学习, 协同过滤
数据概述：
该数据集包含来自新闻推荐平台的用户行为数据，记录了用户对新闻文章的点击、浏览和评分等交互信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的数据快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，推测为面向全球用户的新闻推荐平台。
数据维度：
df.csv：包括用户ID（user_id），用户点击文章ID列表（LIST_click_article_id），以及文章所属类别列表（categories）。
clicks.csv：包含点击事件的详细信息，如用户ID（user_id）、会话ID（session_id）、会话开始时间（session_start）、会话大小（session_size）、点击文章ID（click_article_id）、点击时间戳（click_timestamp）、点击环境（click_environment）、点击设备类型（click_deviceGroup）、点击操作系统（click_os）、点击国家（click_country）、点击区域（click_region）、点击来源类型（click_referrer_type）。
user_rating.csv：包含用户对文章的评分数据，如用户ID（user_id）、文章类别ID（category_id）、评分（rate）。
数据格式：CSV格式，包含df.csv, clicks.csv, user_rating.csv三个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、新闻推荐算法研究和推荐系统构建。
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、个性化推荐等领域的研究，如用户兴趣建模、点击行为预测、推荐效果评估等。
行业应用：为新闻资讯平台、内容推荐系统、电商平台等提供数据支持，用于提升用户粘性、优化内容推荐策略、个性化广告投放等。
决策支持：支持平台运营方进行用户行为分析，优化内容推荐算法，提升用户体验和平台收益。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统原理。
此数据集特别适合用于探索用户点击行为的规律、构建个性化推荐模型，并评估不同推荐算法的性能，从而实现提升用户满意度和平台效益的目标。
