电商用户行为商品推荐数据集E-commerceUserBehaviorItemRecommendation-amitkumarjaiswal
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 商品推荐, 电子商务, 序列预测, 推荐系统, 点击流数据, 时序分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户在浏览商品、参与购物过程中的交互信息，以及平台基于用户行为生成的商品推荐结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年11月。
地理范围：数据未明确标示地理范围，但可推测为电商平台的用户行为数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如用户ID、会话ID、时间戳、浏览步数、商品推荐列表、以及测试集中用户行为的动作类型、参考信息、平台信息、城市、设备等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含item_metadata.csv（商品元数据）、submission_popular.csv（热门商品推荐结果）、test.csv（测试集用户行为数据）、train.csv（训练集用户行为数据）等文件，便于数据分析和模型构建。
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。
该数据集适合用于构建和评估商品推荐模型，以及研究用户行为模式。
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、序列预测等领域的学术研究，如用户兴趣建模、个性化推荐算法优化等。
行业应用：为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，特别是在提升推荐准确度、优化用户体验、实现精准营销等方面。
决策支持：支持电商平台的产品推荐策略制定，帮助优化商品展示顺序、提升用户转化率。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解推荐系统的工作原理。
此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的浏览、点击、购买等行为模式，并构建基于用户行为的商品推荐模型，从而实现个性化推荐和提升用户满意度。
