基于内容推荐系统数据集Content-basedRecommenderSystemDataset-aviskumar
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统，内容推荐，数据集，用户行为，机器学习，数据挖掘，电子商务，个性化服务
数据概述： 该数据集包含来自电子商务平台的用户行为和商品信息数据，记录了用户对商品的关注，购买及评分等行为，以及商品的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的多个电商平台用户。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，用户行为（如点击，购买，评分），商品属性（如类别，品牌，价格），用户画像（如年龄，性别，地理位置）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个电子商务平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统研究，用户行为分析及个性化推荐算法开发等领域，尤其在内容推荐，协同过滤等技术任务中具有重要应用价值。
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：适用于推荐系统算法研究，用户行为分析及个性化推荐效果评估等学术研究，如用户偏好建模，推荐准确率提升等。
行业应用：可以为电子商务，内容平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐，精准营销和用户留存方面。
决策支持：支持推荐系统的优化和策略制定，帮助平台提升用户体验和商业效益。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及电子商务课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统，用户行为分析等相关技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为与商品属性之间的关联，帮助用户实现个性化推荐，提升用户满意度和转化率，为推荐系统优化和商业决策提供数据支持。
