用户行为序列推荐数据集UserBehaviorSequenceRecommendationDataset-lsscecilia

数据来源：互联网公开数据

标签：推荐系统，用户行为，序列建模，点击预测，机器学习，数据挖掘，用户画像，个性化推荐

数据概述：该数据集包含用户在维基百科上的行为序列数据，记录了用户与维基百科页面之间的交互信息，适用于推荐系统模型的训练和评估。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，但基于数据结构推测为一段时间内的用户行为快照。地理范围：数据来源于维基百科，涵盖全球范围内的用户行为数据。数据维度：数据集包括用户ID、页面ID、时间戳、状态标签（可能表示用户行为类型，如点击、浏览等）以及一系列特征（comma_separated_list_of_features，可能是页面内容或其他用户相关属性的编码）。数据格式：主要为CSV格式，文件名包括wikipedia.csv和ml_wikipedia.csv，此外还包含.pkl、.pth、.log和.npy等文件，其中CSV文件易于数据分析和处理，其他文件可能为模型参数、日志和中间结果等。来源信息：数据来源于维基百科用户行为，已进行匿名化处理。该数据集适合用于推荐系统、序列建模和用户行为分析等领域的研究。

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：适用于推荐系统、序列建模、用户行为分析等领域的学术研究，如用户兴趣建模、点击预测、个性化推荐算法的开发与评估。行业应用：可以为新闻推荐、电商推荐、内容推荐等行业提供数据支持，特别是在提升推荐准确率、优化用户体验方面。决策支持：支持产品经理、运营人员进行用户行为分析，优化页面设计、内容推荐策略。教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统的工作原理。此数据集特别适合用于探索用户行为序列的规律，构建和评估推荐模型，从而优化推荐结果，提升用户粘性。