广告点击预测数据集AdClickPredictionDataset-shuvro00
数据来源:互联网公开数据
标签:广告,点击预测,CTR预测,机器学习,在线广告,数据挖掘,推荐系统,行为分析
数据概述: 该数据集包含了在线广告点击预测的相关数据,旨在用于构建和评估广告点击率(CTR)预测模型。主要特征如下:
时间跨度:数据记录的时间范围未明确给出,但通常代表一段时间内的广告投放和用户行为数据。
地理范围:数据覆盖范围取决于广告投放的地域,可能包括全球范围或特定国家/地区。
数据维度:数据集包括广告的各种特征(如广告ID,创意,投放位置等),用户的各种特征(如用户ID,历史行为,人口统计信息等),上下文信息(如时间,设备类型等)以及每次广告展示的点击情况(点击或未点击)。
数据格式:数据通常以CSV或其他结构化格式提供,方便数据分析和模型训练。
来源信息:数据来源于在线广告平台或相关的数据竞赛,通常经过清洗和处理,用于模型训练和评估。
该数据集适合用于CTR预测,用户行为分析,推荐系统等领域的机器学习和数据挖掘研究。
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CTR预测,用户兴趣建模,广告效果评估等研究,如不同广告特征对点击率的影响分析,用户点击行为模式挖掘等。
行业应用:可以为在线广告平台,搜索引擎,推荐系统等行业提供数据支持,特别是在广告投放策略优化,定向广告推荐等方面。
决策支持:支持广告投放策略的制定,优化广告投放效果,提高广告收入。
教育和培训:作为机器学习,数据挖掘等相关课程的辅助材料,帮助学生和研究人员深入理解CTR预测,用户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索广告点击行为的规律与趋势,帮助用户实现精准的CTR预测,优化广告投放策略,提升广告收益。