电商平台个性化商品推荐用户行为数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：电商,推荐系统,用户行为,个性化推荐,商品推荐,协同过滤,数据分析,机器学习
数据概述：
本数据集模拟了电商平台中用户与商品交互的行为数据，旨在用于个性化商品推荐系统的研究与开发。数据包含用户ID、商品ID、用户对商品的交互行为（如浏览、点击、加入购物车、购买、评分等）、行为发生的时间戳等关键信息。数据涵盖了不同用户在不同时间段内与不同商品的交互情况，能够反映用户的偏好、兴趣变化以及购物习惯。
数据用途概述：
该数据集主要用于个性化推荐算法的训练、评估和优化，例如协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等。研究人员和开发者可以使用该数据进行用户行为分析、商品关联分析、推荐效果评估等，从而构建更精准、更个性化的商品推荐系统。此外，该数据集也适用于教育培训，帮助学习者理解推荐系统的原理和应用，提升数据分析和算法实践能力。
