数据集概述
本数据集包含RecBot推荐代理的完整输入和输出文件，主要用于关联规则挖掘实验。数据涵盖不同规模的数据集（从3K到1536K），包含输入CSV文件和代理运行生成的输出文件。输出内容包括频繁项集、关联规则和执行时间等关键结果，适用于推荐算法性能分析和关联规则挖掘研究。
文件详解
- 输入数据文件（Inputs）
- 文件名称：
inputs/DB*.csv（如DB3K.csv, DB96K.csv, DB768K.csv等）
- 文件格式： CSV
- 字段映射介绍： CSV文件包含交易数据，每行代表一个交易记录，格式为"0,商品ID"的序列，用于关联规则挖掘的输入。
- 输出结果文件（Outputs）
- 文件名称： 遵循
outputs/db[规模]/[类型]/sup[编号]/目录结构下的各类输出文件
- 文件格式： 主要为TXT，少量INI和CSV
- 字段映射介绍：
outputItemSet.txt：频繁项集及其支持度信息outputRule.txt：挖掘出的关联规则exectimes.txt：算法执行时间记录desktop.ini：系统配置文件
适用场景
- 推荐算法性能评估: 分析RecBot代理在不同数据规模下的关联规则挖掘效果和效率
- 关联规则挖掘研究: 研究频繁项集发现和关联规则生成算法在实际数据集上的表现
- 算法执行时间分析: 基于exectimes.txt文件分析算法的时间复杂度和性能瓶颈
- 数据规模影响研究: 比较不同数据量级（3K-1536K）对推荐系统效果的影响
- 推荐系统优化: 为推荐算法的参数调优和性能改进提供实验数据支持
