天池的推荐算法数据集挺适合练手的，尤其是关注用户兴趣变化的那部分内容，做推荐系统的朋友应该会感兴趣。数据时间跨度是 11.8~12.8，包含用户点击、行为序列之类的，格式清晰，字段比较全，适合做时间序列建模或测试动态图建模。

推荐系统里，传统算法多时候默认用户兴趣不变，其实不太靠谱。这套数据就比较贴合现实，用户兴趣每天都不一样，像你刷短视频、逛电商，也都是即时反应的。

比较适合用来练习短期兴趣建模、兴趣漂移识别，还能试试深度学习里的序列模型，比如 RNN、Transformer，或者来一发 LightGCN 的时间版本？

如果你想拓展一下，还可以看看下面这几个资源：解耦长短期兴趣建模那篇蛮有参考价值，MovieLens则是老朋友了，比较适合初学者入门。

用这类数据记得注意时间戳字段，预别乱顺序，最好用 sliding window 或 session-based 方法来切数据，更贴近真实应用。

如果你最近在做推荐算法的实验，尤其是需要动态兴趣建模的数据，不妨试试这个，挺上手的，而且场景真实，调模型的时候也有成就感。