电商推荐系统数据集edsa-recommendationDataset-maphutilehutjo
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，推荐系统，数据集，机器学习，用户行为，数据分析，个性化推荐，商业智能
数据概述： 该数据集来源于电商平台的用户行为数据，记录了用户在购物过程中的浏览、点击、购买等行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的电商平台用户。
数据维度：数据集包括用户ID、商品ID、行为类型（浏览、点击、购买）、时间戳、商品类别、价格等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于某电商平台的用户行为日志，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电商推荐系统的开发、用户行为分析、个性化推荐算法研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练、用户画像构建等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于电商推荐算法、用户行为分析、个性化推荐等研究，如用户兴趣挖掘、推荐效果评估等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、商品推荐、用户黏性提升等方面。
决策支持：支持电商平台的推荐系统优化和策略制定，帮助商家提高用户满意度和购买转化率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及商业智能课程的辅助材料，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电商推荐系统的优化与个性化推荐算法的改进，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。
