电商商品推荐系统数据集KG-RecommendationDataset-tamannaferdaus
数据来源：互联网公开数据
标签：电子商务，推荐系统，数据集，用户行为，机器学习，数据挖掘，个性化推荐，商业智能
数据概述： 该数据集源自电商平台的用户行为数据，记录了用户与商品之间的互动信息，适用于构建和优化商品推荐系统。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：数据覆盖了多个国家和地区的电商用户，主要集中在中国，美国，欧洲等主要消费市场。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，用户行为类型（如点击，购买，收藏），行为时间，商品类别，价格等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电商平台数据集，已进行匿名化和标准化处理。
该数据集适合用于推荐系统算法开发，用户行为分析，个性化推荐模型训练等领域的应用，尤其在机器学习模型训练和商业智能分析方面具有重要价值。
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：适用于用户行为分析，推荐算法效果评估等学术研究，如用户兴趣挖掘，推荐系统冷启动问题研究等。
行业应用：可以为电商平台，在线零售商等提供数据支持，特别是在个性化推荐，商品排序和用户留存方面。
决策支持：支持电商平台的推荐策略优化，用户分群和精准营销，帮助商家提高转化率和用户满意度。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐技术。
此数据集特别适合用于探索电商用户行为与推荐效果的关联性，帮助用户实现精准的个性化推荐，提升用户体验和商业价值。
