推荐系统相似度分析数据集-marcosdelatorre
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统，相似度，数据集，用户行为，商品信息，协同过滤，数据挖掘，机器学习
数据概述： 该数据集包含推荐系统中的用户行为和商品信息，用于分析用户之间的相似度以及商品之间的相似度。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，但包含了用户与商品交互的历史数据。
地理范围：数据覆盖范围不明确，但数据来源于推荐系统中的用户行为。
数据维度：数据集包括用户ID、商品ID、用户对商品的评分或交互记录（如点击、购买等）、商品属性信息（如类别、价格等）。
数据格式：数据提供为多种格式，如CSV、JSON等，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的推荐系统数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统、数据挖掘和机器学习等领域的研究和应用，特别是在用户相似度计算、商品相似度计算、协同过滤算法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研究、用户行为分析、商品关联分析等学术研究，如用户兴趣偏好分析、商品推荐效果评估等。
行业应用：可以为电商平台、内容平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建、商品排序优化等方面。
决策支持：支持推荐系统策略的制定和优化，帮助提升用户体验和平台收益。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘及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、相似度计算等技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为与商品特征之间的关系，帮助用户实现个性化推荐、提高推荐准确率等目标，为构建高效的推荐系统提供数据支持。
