电商商品推荐系统提交数据集PG-E6-LGB-LinProgSubmissionDataset-nathansanche
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，商品推荐，数据集，机器学习，线性规划，算法优化，数据分析，用户行为
数据概述：该数据集为电商商品推荐系统的提交结果数据集，记录了通过增强学习（E6），梯度提升树（LGB）和线性规划（LinProg）算法进行商品推荐的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多个电商平台，具体包括了中国大陆的多个主要城市。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，预测的推荐分数，购买行为等变量。还包括用户历史行为数据和商品特征信息。
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：数据来源于电商公司的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电商行业的商品推荐系统研究，机器学习模型训练，用户行为分析等领域的应用，特别在提高推荐精度和优化用户体验方面具有重要价值。
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：适用于电商商品推荐算法的效果评估，用户行为模式研究，如推荐系统的准确性和用户满意度分析等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在商品推荐，个性化营销和用户行为预测方面。
决策支持：支持电商平台的商品推荐策略优化，帮助商家提高商品点击率和转化率。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统，用户行为分析及相关算法。
此数据集特别适合用于探索电商商品推荐算法的规律与趋势，帮助用户实现更精准的商品推荐，提高用户满意度和平台效益。
