商品分类树结构与训练数据集ProductCategoryTreeandTrainingData-saspav
数据来源：互联网公开数据
标签：商品分类, 类别树, 机器学习, 数据标注, 文本分析, 推荐系统, 电商, 商品理解
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的数据，记录了商品类别树结构以及用于训练和评估的商品数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态快照。
地理范围：数据来源于电商平台，未明确地域限制，但商品类别名称为俄语。
数据维度：
category_tree.csv：包含商品类别树结构，包括类别ID (cat_id)、父类别ID (parent_id) 和类别名称 (cat_name)。
labeled_train.parquet：已标注的训练数据，包含商品信息和类别标签。
unlabeled_train.parquet：未标注的训练数据，用于进一步的分析或模型训练。
数据格式：提供CSV和Parquet两种格式，便于数据分析和高效处理。
来源信息：数据来源于电商平台，已进行脱敏和初步处理。
该数据集适合用于商品类别预测、推荐系统构建以及文本分类等任务。
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：适用于电商领域和自然语言处理领域的学术研究，如商品类别预测、类别关系挖掘、文本语义分析等。
行业应用：可以为电商平台、商品推荐系统等提供数据支持，尤其在商品分类、个性化推荐、用户行为分析等方面。
决策支持：支持电商平台的产品管理、市场分析和用户体验优化。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和电商相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解商品分类和推荐系统。
此数据集特别适合用于探索商品类别之间的关系，构建高效的商品推荐模型，提升用户购物体验。
