أصبحت منصات البث المباشر تجذب الملايين من المستخدمين حول العالم باعتبارها شكلًا متفوقًا من استهلاك المحتوى عبر الإنترنت. ومع تزايد التفاعل الفوري وتجربة المستخدم الغامرة، يواجه المطورون تحديات جديدة تتطلب حلولًا مبتكرة في أنظمة التوصية (Recommendation Systems).
ما هو KuaiLive؟
للتغلب على نقص البيانات المتاحة التي تعكس ديناميكية بيئات البث المباشر، تم تقديم مجموعة بيانات KuaiLive، التي تعتبر الأولى من نوعها والتي تم جمعها من منصة Kuaishou الصينية الرائدة، حيث يصل عدد المستخدمين النشطين يوميًا إلى أكثر من 400 مليون.
تسجل مجموعة البيانات تفاعلات **23.772** مستخدمًا و **452.621** شركة بث على مدى فترة **21 يومًا**، موفرةً ثروة من المعلومات حول سلوكيات المشاهدة والتفاعل.
مميزات KuaiLive
تقدم KuaiLive مزايا عدة أهمها:
- **تسجَّيلات دقيقة لمواعيد بدء وانتهاء البث المباشر.**
- **أنواع متعددة من تفاعلات المستخدمين في الوقت الحقيقي** مثل النقرات والتعليقات والإعجابات والهدايا.
- **معلومات ثرية** للجانبين، المستخدمين والمذيعين، ما يساعد على فهم ديناميكيات التفاعل بشكل أفضل.
التطبيقات المحتملة
تتيح هذه البيانات استخدامات متعددة في مجالات البث المباشر، بما في ذلك:
- التوصية بأفضل المحتويات للمستخدمين (Top-K Recommendations).
- توقع نسبة النقر على المحتوى (Click-Through Rate Prediction).
- توقع وقت المشاهدة (Watch Time Prediction).
- توقع أسعار الهدايا (Gift Price Prediction).
بفضل البيانات التفصيلية المتاحة، يمكن للباحثين تطوير نماذج سلوكية متعددة، مما يفتح بابًا جديدًا أمام التعلم متعدد المهام والعدالة في أنظمة التوصية.
الخاتمة
يمكن الوصول إلى مجموعة البيانات والموارد ذات الصلة عبر [الرابط](https://imgkkk574.github.io/KuaiLive).