广告点击率预测训练测试数据集_Advertising_Click_Through_Rate_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：点击率预测, 广告投放, 机器学习, 用户行为, 文本特征, 广告效果, 推荐系统, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含用于广告点击率（CTR）预测的训练集和测试集数据，记录了用户与广告之间的交互信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确地域限制，推测为全球范围内的广告投放数据。
数据维度：数据集包含多个特征，涵盖用户、广告、以及它们之间的交互信息，具体包括：点击次数(Click)、展示次数(Impression)、广告链接(DisplayURL)、广告ID(AdId)、广告主ID(AdvertiserId)、页面深度(Depth)、广告位(Position)、性别(Gender)、年龄组(AgeGroup)以及与查询相关的文本相似度得分(Query_Desc_score, Query_Title_score, Query_Keyword_score, Desc_Title_score, Desc_Keyword_score, Title_Keyword_score)和点击率(CTR)。
数据格式：CSV格式，包含train_modified.csv（训练集）和test_modified.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。训练集包含了CTR标签，测试集则用于模型评估。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，已进行预处理和特征工程，以便于模型训练。
该数据集适合用于CTR预测、用户行为分析、广告推荐等领域的研究和应用。
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：适用于广告推荐、点击率预测、用户行为分析等方向的学术研究，例如特征工程、模型选择和优化。
行业应用：为在线广告平台、搜索引擎、推荐系统等提供数据支持，用于提升广告投放效果、优化用户体验。
决策支持：支持广告投放策略的制定与优化，帮助广告主提高广告投资回报率(ROI)。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、推荐系统等课程的教学案例，帮助学生理解和实践CTR预测的相关技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为与广告特征之间的关系，并构建有效的CTR预测模型，从而实现广告效果的提升和个性化推荐的优化。
