在线视频平台用户视频互动参与度预测数据集-2022年2月
数据来源：互联网公开数据
标签：视频平台,用户行为,参与度,机器学习,推荐系统,内容分析,互动数据,预测模型
数据概述：
本数据集源自ABC在线内容分享平台，该平台允许用户上传和分享各种类型的视频，包括娱乐、教育、体育、科技等，视频时长不超过10分钟。用户可以在平台上对视频进行点赞、评论和分享等互动操作。基于用户与视频的互动，平台会为每个视频分配一个针对特定用户的参与度评分（Engagement Score），该评分反映了视频内容的吸引力。
数据集包含三个文件：train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例）。其中，训练集和测试集包含了用户的视频观看、点赞、评论、分享等互动数据，以及视频的元数据，如视频ID、发布时间、类别等。目标是基于这些数据，构建机器学习模型来预测用户对视频的参与度评分。
数据用途概述：
该数据集主要用于开发机器学习模型，以预测用户对视频的参与度评分。通过分析用户与视频的互动行为和视频特征，可以帮助平台理解哪些内容更受用户欢迎，从而优化内容推荐策略，提升用户体验。此外，该数据集也可用于研究用户行为分析、内容推荐系统、个性化推荐、用户画像等领域。
