服装与电子产品推荐系统营销偏见数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：营销偏见,推荐系统,用户行为,ModCloth,亚马逊电子产品,服装,电子产品,用户画像,产品属性,数据分析
数据概述：
本数据集旨在研究产品推荐系统中潜在的营销偏见，涵盖了用户与ModCloth服装平台和亚马逊电子产品平台上的商品之间的互动。数据集重点关注与产品营销和用户/商品交互相关的属性，以揭示和分析潜在的偏见。
数据集统计信息：
ModCloth平台：
评论数量：99,893
商品数量：1,020
用户数量：44,783
偏见类型：体型
亚马逊电子产品平台：
评论数量：1,292,954
商品数量：9,560
用户数量：1,157,633
偏见类型：性别
数据集元数据：
* 评分
* 商品图片
* 用户身份信息
* 商品尺寸，用户性别等
数据示例（ModCloth）：
ModCloth的数据示例包含 item_id（商品ID）、user_id（用户ID）、rating（评分）、timestamp（时间戳）、size（尺寸）、fit（适合度）、user_attr（用户属性）和model_attr（模型属性）等字段。
数据用途概述：
该数据集适用于研究推荐系统中的营销偏见，例如体型偏见在服装推荐中的体现，以及性别偏见在电子产品推荐中的影响。研究人员可以利用此数据分析不同用户群体在不同商品上的反馈差异；企业可以利用此数据优化推荐算法，减少偏见，提升用户体验。该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解推荐系统的工作原理和潜在的社会影响。
引用说明：
如果您使用本数据集，请引用以下论文：
标题：解决产品推荐中的营销偏见
作者：Mengting Wan, Jianmo Ni, Rishabh Misra, Julian McAuley
发表于：WSDM, 2020
PDF链接：请访问项目页面获取下载链接。
数据集文件：
* df_electronics.csv
* df_modcloth.csv
