电子商务产品搜索引擎与推荐系统数据集-sacrum
数据来源：互联网公开数据
标签：电子商务,产品搜索,推荐系统,数据挖掘,机器学习,内容过滤,无偏推荐
数据概述：
本数据集来源于多个在线零售商的不同类别产品页面，包含每个产品页面上的全部信息。由于数据是通过网络抓取获得的，因此需要进行预处理。数据集旨在构建一个无偏的搜索引擎和推荐系统，能够整合来自不同零售商的数据，避免对某一零售商产生偏见。由于不同零售商的产品数据格式相似，这给跨零售商的产品推荐带来了挑战。
数据用途概述：
该数据集适用于以下多个应用场景：
- 搜索引擎：用户可以通过输入查询或关键词来查找相关产品。
- 带过滤功能的搜索引擎：用户可以根据不同的规格（如价格、品牌、型号等）进行筛选。由于数据集中规格信息以JSON格式存储在一个列中，因此实现按规格过滤存在一定的挑战。
- 推荐系统：可以使用基于内容的过滤方法进行产品推荐，但需要特别注意避免对某一零售商产生偏见，因为同一零售商内的产品具有相似的关键字。
该数据集为电子商务领域的研究和开发提供了宝贵的数据资源，适用于构建智能搜索引擎和推荐系统，提升用户体验。
