用户与评分数据集UsersandRatingsDataset-borhaneddineboudiaf
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为，评分数据，数据集，推荐系统，机器学习，数据分析，电子商务，用户体验
数据概述： 该数据集包含来自电商或内容平台的用户行为数据，记录了用户对商品或内容的评分信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家的用户，包括亚洲，欧洲，北美等地区。
数据维度：数据集包括用户ID，商品/内容ID，评分值，评论，评分时间等变量。评分值通常为1到5分，反映用户对商品或内容的满意度。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于某电商平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统，用户行为分析，机器学习等领域，特别是在协同过滤，评分预测等技术任务中具有重要价值。
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：适用于用户行为研究，推荐系统算法比较等学术研究，如用户评分模式分析，推荐效果评估等。
行业应用：可以为电商平台，内容平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐，用户满意度提升等方面。
决策支持：支持用户画像构建，推荐策略优化，帮助商家制定更精准的营销策略。
教育和培训：作为数据科学，推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户评分行为与推荐效果的关联，帮助用户实现个性化推荐系统的优化，提升用户体验和平台转化率。
