服装商品推荐用户购买预测数据集ApparelProductRecommendationUserPurchasePrediction-aruaru0
数据来源：互联网公开数据
标签：商品推荐, 用户行为分析, 协同过滤, 深度学习, Word2Vec, 零售, 预测建模, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自服装零售商的数据，记录了用户购买行为及商品推荐预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，推测为用于模型训练和评估的静态数据集。
地理范围：数据未明确地理范围，但基于数据集内容推测为面向全球市场的服装零售场景。
数据维度：
submission.csv: 包含 customer_id（用户ID）和 prediction（推荐的商品ID列表）两个字段。
word2vec_select.model：Word2Vec模型文件，用于学习商品之间的语义关系。
word2vec_select.model.trainables.syn1neg.npy 和 word2vec_select.model.wv.vectors.npy：Word2Vec模型的内部参数，用于模型构建和预测。
customer_articles_select.json：可能包含用户和商品的额外信息，用于辅助分析（数据集中未直接提供）。
数据格式：包含CSV、JSON和NPY等多种格式，便于数据分析、模型训练和结果提交。
来源信息：数据可能来源于服装零售商的用户行为数据和推荐系统预测结果，具体来源未明确说明。已进行数据清洗和处理，用于推荐系统模型的训练和测试。
该数据集适合用于商品推荐系统、用户行为分析和预测建模等研究。
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、用户行为分析和个性化推荐算法的研究，例如基于协同过滤、深度学习的推荐模型。
行业应用：可以为电商平台、服装零售商提供数据支持，尤其在优化商品推荐策略、提升用户购买转化率方面。
决策支持：支持零售企业进行用户画像分析、精准营销和商品库存管理等决策。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解推荐算法和实践应用。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为模式，评估推荐模型的性能，并优化推荐策略以提升用户体验和销售业绩。
