电商用户商品推荐数据集_E_commerce_User_Product_Recommendation
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 电商, 用户行为, 商品推荐, 数据分析, 机器学习, 用户画像, 行为预测
数据概述：
该数据集包含电商平台的用户商品推荐数据，记录了用户与推荐商品之间的关系，用于构建和评估推荐模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态推荐结果数据。
地理范围：数据来源不明确，但可用于分析电商用户在不同地域的商品偏好。
数据维度：数据集包括用户ID、推荐商品ID等关键信息。
数据格式：CSV格式，文件名为generated_recommendations.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于推荐算法的开发和评估，以及用户行为分析。
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：适用于推荐系统、用户行为分析等领域的学术研究，如个性化推荐算法的优化、用户兴趣建模等。
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、用户画像构建等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如提升商品曝光率、优化营销策略。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为与商品特征之间的关系，帮助用户实现个性化推荐、提升用户满意度。
