电商商品浏览行为预测数据集_E_commerce_Product_Browsing_Behavior_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为分析, 推荐系统, 序列预测, 商品浏览, 行为预测, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的商品浏览行为数据，记录了用户在浏览商品时的序列化操作，以及商品的基本信息，用于预测用户后续的商品浏览行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但记录了用户浏览商品的前后关系，可用于构建用户行为序列。
地理范围：数据来源于多个国家或地区，由“locale”字段标识，如“DE”（德国）等。
数据维度：
sessions_train.csv 和 sessions_test_task1/2/3.csv：记录了用户浏览商品的历史（prev_items）和接下来浏览的商品（next_item），以及用户所在的地区（locale）。
products_train.csv：包含了商品的ID、地区（locale）、标题（title）、价格（price）、品牌（brand）、颜色（color）、尺寸（size）、型号（model）、材质（material）、作者（author）、描述（desc）等信息。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为日志，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐系统、序列预测等领域的研究。
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：适用于用户行为分析、推荐算法、序列预测等方向的学术研究，如用户行为序列建模、个性化商品推荐、用户兴趣预测等。
行业应用：为电商平台、在线零售商提供数据支持，可用于优化商品推荐策略、提升用户购物体验、预测用户购买意向等。
决策支持：支持电商平台的产品推荐、页面优化、营销策略制定，实现更精准的个性化服务。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析与预测技术。
此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的浏览行为模式，构建预测模型，从而提升推荐精度、优化用户体验。
