电子商务推荐系统数据集

电子商务推荐系统数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：电子商务,推荐系统,用户行为,产品信息,交互数据,协同过滤,基于内容的推荐,混合模型,上下文感知推荐

数据概述： 本数据集是一个合成的电子商务场景数据集，包含原始数据，涵盖了用户、产品、交互以及上下文信息。该数据集旨在展示如何将其转换以支持不同的推荐系统方法。

数据用途概述： 该数据集适用于多种推荐系统方法的开发和评估，包括协同过滤、基于内容的推荐、混合模型以及上下文感知推荐。研究人员和开发人员可以利用此数据集来训练和测试推荐算法，优化推荐系统的性能，并探索不同推荐方法之间的差异。此外，数据集也可用于教育培训，帮助学习者理解推荐系统的构建和应用。