用户行为与内容推荐数据集UserBehavior-ContentRecommendationDataset-thinklee
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 用户行为, 评分数据, 协同过滤, 知识图谱, 电影推荐, 图神经网络, 图卷积网络
数据概述：
该数据集包含来自多个平台的的用户行为数据，记录了用户对不同内容（书籍、电影、音乐）的评分和交互信息。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用户行为快照。
地理范围：数据未明确地域限制，推测为全球范围的用户行为数据。
数据维度：数据集包含用户ID、内容ID、评分、时间戳等关键字段，以及书籍和电影的额外元数据。具体包括电影评分数据（ratings.csv）和书籍评分数据（BX-Book-Ratings.csv）。
数据格式：提供CSV格式数据，方便数据处理和分析。数据集包含多个CSV文件，分别对应书籍、电影和音乐等不同类型的内容。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于推荐系统研究和开发。数据已进行初步处理，例如用户和内容的ID进行统一编码。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析和个性化推荐算法的研究与开发。
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、个性化推荐算法、知识图谱等领域的研究，例如协同过滤、基于内容的推荐、基于图神经网络的推荐方法。
行业应用：可用于构建电影、书籍和音乐等内容推荐系统，提高用户体验，实现内容个性化分发。
决策支持：支持企业进行用户行为分析、产品推荐优化，提升用户粘性和转化率。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户评分、内容特征与推荐效果之间的关系，帮助用户开发和评估各种推荐算法，例如基于协同过滤、基于知识图谱的推荐模型。
