商品图片文本相似度匹配数据集_Product_Image_Text_Similarity_Matching_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 文本匹配, 商品推荐, 相似度分析, 机器学习, 特征工程, 多模态学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含商品图片及其对应的文本描述信息，用于训练和评估商品图片与文本之间的相似度匹配模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确地域限制，推测为全球范围内的商品数据。
数据维度：包括商品ID（posting_id）、图片文件名（image）、图片哈希值（image_phash）、商品标题（title）、商品分组标签（label_group）、匹配结果（matches）、F1分数（f1）以及交叉验证折叠（fold）等字段。数据集同时包含经过处理的TFRecord文件和用于特征提取的.joblib文件。
数据格式：数据集主要以TFRecord格式存储训练数据，并提供了CSV文件（train_folds.csv）用于描述数据结构和提供样本信息。同时包含PCA和TfidfVectorizer的.joblib文件，用于特征提取。
来源信息：数据来源于公开的商品信息数据集，已进行标准化处理，并提供了交叉验证的划分。
该数据集适合用于图像与文本的联合建模，以及商品推荐系统的开发和优化。
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：适用于图像识别、自然语言处理、多模态学习等交叉领域的学术研究，例如图像检索、商品标题生成、跨模态信息融合等。
行业应用：为电商平台、搜索引擎、商品推荐系统提供数据支持，尤其在提升商品搜索准确性、个性化推荐效果等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业对商品进行更精准的分类和管理，优化商品展示策略，提升用户购物体验。
教育和培训：作为机器学习、深度学习、计算机视觉等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解多模态数据处理方法。
此数据集特别适合用于探索商品图片与文本描述之间的内在联系，构建高效的相似度匹配模型，从而提高商品推荐的准确性和用户满意度。
