电子商务交易与用户行为研究数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：电子商务,用户评分,用户行为,商品分类,数据清洗,机器学习,自然语言处理
数据概述：
本数据集来源于Digikala电子商务平台，经过严格的数据清洗和匿名化处理，确保不泄露用户隐私信息。数据集包含超过200万用户的交易记录及10万商品的相关信息，为研究电子商务领域的用户行为和商品分类提供了高质量的数据支持。评分文件包含5000条用户评论，记录了用户对商品的反馈信息；产品文件包含10万条商品数据及其分类信息，覆盖多个商品类别。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究场景，包括但不限于：
1. 用户行为分析：通过评分数据研究用户对商品的偏好和反馈模式，支持个性化推荐系统的开发。
2. 商品分类研究：利用产品数据进行商品分类预测，探索商品分类中的异常检测、错误分类识别及动态分类方法。
3. 数据清洗与质量评估：研究数据清洗过程中的关键技术，为大规模数据集的预处理提供参考。
4. 自然语言处理：基于用户评论数据，开展情感分析、垃圾评论检测及心理行为模式研究。
5. 电子商务策略优化：为电商平台提供数据支持，优化商品推荐、用户画像及营销策略。
本数据集为科研和商业实践提供了丰富的数据资源，适用于学术研究、技术开发及教育培训场景。
