服装商品推荐预测结果数据集_Fashion_Product_Recommendation_Predictions
数据来源：互联网公开数据
标签：商品推荐, 用户行为预测, 零售, 客户分析, 推荐系统, 预测结果, 机器学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自时尚零售领域的预测结果数据，记录了针对不同客户的商品推荐预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，推测为预测结果的快照，反映了特定时间点的推荐策略。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的时尚零售场景。
数据维度：数据集包含两个主要字段：“customer_id”（客户唯一标识符）和“prediction”（推荐的商品ID列表）。
数据格式：CSV格式，包含多个以“submission (编号).csv”命名的文件，每个文件代表一份预测结果。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，用于构建和评估商品推荐模型。
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、用户行为分析等领域的学术研究，例如评估推荐算法的性能、研究用户偏好。
行业应用：为电商平台、时尚零售商提供数据支持，用于优化商品推荐策略、提升用户购物体验。
决策支持：支持零售商制定营销策略、优化库存管理，并提升销售业绩。
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模型的构建和评估。
此数据集特别适合用于评估推荐模型的预测准确性，分析不同客户的商品偏好，并优化推荐算法以实现个性化推荐。
