产品推荐系统数据集S-Product-RecommendationDataset-silviosantana
数据来源：互联网公开数据
标签：电子商务，推荐系统，数据集，机器学习，用户行为，数据分析，商业智能，个性化推荐
数据概述： 该数据集包含来自电子商务平台的产品推荐相关数据，记录了用户与产品之间的互动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区的用户，主要集中于欧美和亚洲市场。
数据维度：数据集包括用户ID、产品ID、用户行为（如浏览、购买、评分）、产品类别、价格、用户属性（如年龄、性别、地区）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于某电子商务平台的公开数据集，已进行脱敏和清洗。
该数据集适合用于推荐系统开发、用户行为分析、个性化推荐算法研究等领域的应用，尤其在协同过滤、深度学习等推荐算法训练和评估方面具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于电子商务推荐系统、用户行为分析等学术研究，如用户兴趣挖掘、推荐算法效果评估等。
行业应用：可以为电子商务平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户精准营销等方面。
决策支持：支持电子商务平台的推荐策略优化和用户行为分析，帮助商家制定更精准的推荐策略和营销方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及电子商务课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统、用户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为与产品推荐之间的关联规律，帮助用户实现个性化推荐和精准营销，提升用户满意度和平台转化率。
