产品推荐系统开发与评估数据集-2023-salmanafh
数据来源：互联网公开数据
标签：产品推荐,用户评论,机器学习,协同过滤,内容推荐,电商数据,产品信息
数据概述：
本数据集旨在促进产品推荐系统的开发和评估，包含用户对产品的评论和评分信息，以及产品的详细信息。数据集支持多种机器学习应用场景，如协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐方法。
数据集包含两个文件：
user_review.csv：记录用户与产品之间的交互信息，包括评论和评分。
字段：
productname：产品名称。
rating：用户对产品的评分（例如，1-5分制）。
user_id：用户的唯一标识符。
category：产品的类别（例如，电子产品、服装）。
product.csv：提供产品的详细信息。
字段：
productname：产品名称（与user_review.csv中的productname匹配）。
productdescription：产品的描述。
rating：产品的总体平均评分。
sellerid：卖家的唯一标识符。
price：产品的价格。
stock：库存中可用的产品数量。
image：产品图片的URL或路径。
category：产品的类别。
数据用途概述：
该数据集适用于产品推荐系统的研究与开发、电商数据分析、用户行为研究等多种场景。研究者可以利用此数据集进行推荐算法的测试和优化；电商企业可以借助数据进行个性化推荐策略的设计；教育机构亦可将数据用于教学与案例分析。整体而言，数据集为理解用户偏好和优化产品推荐提供了丰富的数据支持。
