服装推荐预测用户行为数据集_Fashion_Recommendation_User_Behavior_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 服装推荐, 预测模型, 客户分析, 协同过滤, 数据挖掘, 机器学习, 零售业
数据概述：
该数据集包含来自服装零售商的数据，记录了用户对商品的推荐预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据文件名“trending”推测与一段时间内的用户行为趋势相关。
地理范围：数据覆盖范围不明确，但可推测为服装零售商的业务范围。
数据维度：数据集主要包含两列数据：“customer_id”（用户唯一标识符）和“prediction”（推荐商品ID序列）。
数据格式：CSV格式，共11个文件，文件名以“trending”和数字编号命名，以及一个名为“submission.csv”的提交文件。
来源信息：数据来源于服装零售商的推荐系统，用于预测用户可能感兴趣的商品。
该数据集适合用于用户行为分析、推荐系统构建和评估。
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，如个性化推荐算法、用户行为预测研究等。
行业应用：可以为服装零售行业提供数据支持，特别是在优化商品推荐、提升用户购物体验、预测销售趋势等方面。
决策支持：支持零售商的商品陈列、库存管理、市场营销策略制定。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户行为和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户对服装商品的偏好，以及构建推荐模型，提高用户购物转化率。
