推荐系统算法对抗赛数据集RecommendationsSystemsAVJanatahackDataset-devipradeep
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统，数据集，机器学习，算法对抗赛，电子商务，个性化推荐，用户行为，数据分析
数据概述：该数据集来自Janatahack平台举办的推荐系统算法对抗赛，主要记录了用户与商品之间的交互行为，适用于推荐系统的构建和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年1月到2020年3月。
地理范围：数据涵盖了多个电商平台的用户行为数据，具体地域信息未披露。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，交互类型（如浏览，点击，购买等），交互时间等信息。此外，还包含了一些辅助信息，如商品类别，用户基本信息等。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Janatahack平台的比赛数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统，机器学习和电子商务等领域的研究和应用，特别是在用户行为分析，个性化推荐模型构建等方面具有重要价值。
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：适用于推荐系统算法的研究，如协同过滤，内容推荐等算法的评估与优化。
行业应用：可以为电子商务平台提供数据支持，特别是在用户行为分析，个性化推荐和营销策略制定方面。
决策支持：支持推荐系统的优化，帮助平台提高用户满意度和转化率。
教育和培训：作为推荐系统和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系统的构建与评估方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式，帮助用户实现用户行为分析和个性化推荐系统的构建，提升推荐系统的准确性和用户体验。
