深度交叉网络广告点击率预测数据集XDeepFMBaselineDataset-ahmedengu
数据来源：互联网公开数据
标签：广告点击率，数据集，深度学习，机器学习，推荐系统，广告优化，数据挖掘，人工智能
数据概述： 该数据集包含来自大规模在线广告平台的数据，记录了用户与广告之间的互动信息，主要用于广告点击率预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从特定起始年份到结束年份。
地理范围：数据覆盖了多个地区，具体包括多个国家或地区的用户行为数据。
数据维度：数据集包括用户特征、广告特征、上下文特征等，涵盖用户ID、广告ID、用户历史行为、广告属性、时间戳等变量。
数据格式：数据提供为CSV或JSON格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于在线广告平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于广告点击率预测、推荐系统优化、机器学习模型训练等领域，特别是在深度学习模型如XDeepFM的应用中具有重要价值。
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：适用于广告点击率预测、用户行为分析等学术研究，如用户兴趣建模、广告效果评估等。
行业应用：可以为广告行业提供数据支持，特别是在广告投放优化、精准营销和广告效果评估方面。
决策支持：支持广告投放策略优化和用户行为预测，帮助广告平台制定更科学的广告投放和推荐策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解广告点击率预测、推荐系统等技术。
此数据集特别适合用于探索广告点击率预测的规律与趋势，帮助用户实现精准的广告投放和推荐，优化广告效果和用户体验，提高广告平台的盈利能力和用户满意度。
