"英文标题：Global Home Appliance and Electronics Retail Intelligent Recommendation Algorithm Experiment Parameter Dataset
数据集概述
涵盖家电及电子零售场景下智能推荐算法效果评估的核心实验参数与配置信息。数据包含推荐算法类型、用户特征维度、商品属性范围、评估指标体系、实验控制变量等关键维度，按实验批次与算法类型组织。颗粒度覆盖单算法单批次的完整参数配置，支持多算法、多场景的横向对比分析。数据结构遵循推荐系统领域的实验规范，参数定义明确，可直接用于推荐算法的迭代优化与效果验证。该数据集为家电及电子零售企业评估智能推荐系统的商业价值提供基础支撑，通过标准化参数配置与效果映射，可帮助研发团队识别算法优化方向、业务部门验证推荐策略的转化效率。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
algorithm_type：算法类型，标识推荐算法的技术范式，如协同过滤、内容推荐、强化学习推荐等user_feature_dim：用户特征维度，指用于推荐建模的用户属性集合，如消费层级、浏览偏好、购买历史等item_attr_scope：商品属性范围，限定推荐覆盖的家电及电子零售品类，如大家电、3C数码、配件等evaluation_metric：评估指标，用于衡量算法效果的核心指标，如点击率（CTR）、转化率（CVR）、平均订单价值（AOV）等control_param：控制变量，指实验中固定的环境参数，如推荐位数量、曝光时长、用户群体规模等
适用场景
- 家电及电子零售企业的算法研发团队对比不同推荐算法的效果差异，迭代优化推荐模型
- 零售企业的数据科学团队构建推荐效果归因模型，分析参数配置对业务指标的影响
- 零售运营部门评估智能推荐策略对家电及电子商品销量提升的实际贡献
- 学术研究人员开展零售场景推荐算法效果评估的标准化实验
- 系统集成商为零售企业设计推荐系统解决方案时的参数配置参考"
