关于数据集
该数据集旨在支持利用物联网数据和深度学习技术开发和评估机器学习模型，以管理，分配和评估中国文化遗产资源。主要目标是提供一套全面的功能，以分析用户对中国文化文物，历史遗迹和虚拟学习体验的参与度，从而实现对文化遗产保护和教育的数据驱动见解。
列概览:
User_ID: 参与系统的每个用户的唯一标识符，便于跟踪个人行为模式和与中国文化遗产内容的交互。
Artifact_ID: 每个文物的唯一标识符，例如中国古代绘画，书法，乐器或宗教物品。
Artifact_Name: 文物的名称，其中可能包括明代花瓶，兵马俑或传统古琴乐器等物品。
Artifact_Type: 指示工件类型的分类字段，例如绘画、雕塑、乐器、宗教工件或历史文献。
Artifact_Location: 文物的物理或虚拟位置，例如紫禁城，中国国家博物馆或在线虚拟展览。
Artifact_historical_semilitation: 文字描述强调文物在中国遗产中的文化和历史重要性，包括其在历史，艺术，宗教或当地传统中的作用。
Digital_Representation_URL: 指向工件 (图像、视频或音频) 的数字表示的链接，允许虚拟探索和研究。
Artifact_Tags: 描述性标签，例如 “古代汉语”，“儒家”，“帝国” 或 “传统音乐”，可用于分类，搜索或推荐任务。
Site_ID: 文物所在的每个遗产地的唯一标识符，例如中国的长城，颐和园或古代寺庙。
Site_Name: 站点或历史位置的名称。
Site_Location: 场地的地理坐标 (纬度和经度)，支持遗产资源的空间分析。
Site_cultural_ 重要性: 强调网站在中国历史，建筑或文化中的重要性的描述。
Virtual_Tour_URL: 链接到工件或站点的虚拟游览的URL，提供中国文化遗产的交互式体验。
IoT_Sensor_ID: 从工件或站点收集环境或交互数据的IoT传感器的标识符。
IoT_Sensor_Type: 传感器的类型，例如 “温度”，“湿度”，“光” 或 “运动”，用于监视对工件保存重要的条件。
IoT_Sensor_Location: 传感器相对于工件或站点的具体位置。
Sensor_Timestamp: 记录传感器读数的日期和时间，启用基于时间的分析。
Sensor_Reading: 传感器捕获的数值，代表温度、湿度或访客移动等环境因素。
User_Interaction_Type: 用户与工件或站点的交互类型，例如 “查看” 、 “点击” 、 “速率” 或 “共享”。
User_Interaction_Timestamp: 用户交互的时间戳，帮助分析一段时间内的使用模式。
Interaction_Duration: 用户参与工件或网站的时间长度，以分钟为单位，反映注意力和兴趣水平。
User_Feedback: 用户提供的反馈，例如 “喜欢”，“中立” 或 “不感兴趣”，捕获对文化遗产体验的主观评估。
Target_Column: 机器学习任务的目标变量，指示用户是正面交互 (1) 还是负面交互 (0)。
