基于流行度模型用户行为数据分析集Popularity-basedModelUserBehaviorDataset-aviskumar
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为，流行度模型，数据集，推荐系统，电商分析，用户偏好，市场研究，消费者行为
数据概述：该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户在平台上的浏览，购买，评价等行为，适用于基于流行度模型的用户行为分析和推荐系统优化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2021年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的电商平台用户，具体包括不同地区的消费者。
数据维度：数据集包括用户的ID，浏览记录，购买记录，评价记录，商品ID，商品类别，浏览时间，购买时间，评价内容等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台的公开用户行为数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电子商务分析，推荐系统优化，消费行为研究等领域的应用，尤其在流行度模型构建和用户行为模式分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于电子商务用户行为分析，推荐系统优化等研究，如用户偏好分析，商品推荐效果评估等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在推荐系统优化，用户画像构建和市场趋势分析方面。
决策支持：支持电商平台的销量预测和用户行为预测，帮助商家制定科学的推广策略和库存管理。
教育和培训：作为电子商务，推荐系统和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析，推荐系统构建等技术。
此数据集特别适合用于探索电商平台用户行为的规律与趋势，帮助用户实现推荐系统的优化，提升用户体验和购买转化率。
