客户商品推荐预测数据集_Customer_Product_Recommendation_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：商品推荐, 用户行为, 预测模型, 客户画像, 推荐系统, 机器学习, 指标预测, 用户个性化
数据概述：
该数据集包含客户商品推荐预测的结果，记录了不同客户的预测商品列表。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一次预测的结果集合。
地理范围：数据未限定地理范围，可以理解为面向全球客户的商品推荐预测。
数据维度：数据集包括“customer_id”（客户唯一标识符）和“prediction”（预测的商品ID列表）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_exponential_decay.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于公开的竞赛或数据集，用于评估预测模型的性能。
该数据集适合用于推荐系统模型评估，以及客户行为分析。
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、个性化推荐和用户行为分析等领域的研究，如模型评估、推荐策略优化等。
行业应用：可以为电商平台、内容提供商等提供数据支持，用于提升商品推荐的精准度和用户满意度。
决策支持：支持企业进行用户画像分析，优化营销策略，提升用户粘性和转化率。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解推荐算法和评估方法。
此数据集特别适合用于探索用户个性化推荐与商品关联性的规律，帮助用户实现更精准的推荐和个性化服务。
