商品推荐数据集-deepthiar
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统，商品，数据集，用户行为，机器学习，数据挖掘，电商，个性化
数据概述：
该数据集包含了电商平台的用户行为数据，用于商品推荐任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间，具体时间跨度取决于数据集的发布版本。
地理范围：数据覆盖了电商平台的用户和商品，通常是全球范围或特定国家/地区。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，用户行为类型（如点击，购买，收藏，加入购物车等），时间戳等信息。部分数据集可能包含商品的属性信息（如价格，类别，品牌）和用户的属性信息（如年龄，性别，地域）。
数据格式：数据通常以CSV，JSON等格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为日志，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于推荐系统，机器学习，数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在个性化推荐，用户行为分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于推荐算法研究，用户行为分析，个性化推荐等学术研究，如基于协同过滤，内容推荐，深度学习等方法的推荐算法。
行业应用：可以为电商平台，内容平台等提供数据支持，特别是在商品推荐，广告推荐，内容推荐等方面。
决策支持：支持平台优化推荐策略，提升用户体验和平台转化率。
教育和培训：作为推荐系统，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法，用户行为分析等相关知识。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式和商品关联，帮助用户实现个性化推荐，提升用户粘性和平台营收。
