推荐系统用户行为数据集RecommenderSystemUserBehaviorDataset-mohammadkareemkhan
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统，用户行为，数据集，机器学习，数据挖掘，电子商务，个性化推荐，分析研究
数据概述： 该数据集包含来自在线平台的用户行为数据，记录了用户在推荐系统中的交互行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的在线平台用户，主要集中在亚洲，欧洲和北美地区。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，行为类型（如点击，购买，评分），行为时间，用户属性（如年龄，性别），商品属性（如类别，价格）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于某电子商务平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统研究，用户行为分析，机器学习建模等领域，特别是在协同过滤，深度学习等推荐算法开发中具有重要价值。
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：适用于推荐系统算法研究，用户行为分析等学术研究，如用户兴趣建模，推荐效果评估等。
行业应用：可以为电子商务，内容平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐，用户留存和转化率提升方面。
决策支持：支持推荐策略的优化和个性化营销，帮助商家提高用户满意度和商业收益。
教育和培训：作为数据科学，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原理和用户行为分析技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为与推荐效果的关系，帮助用户实现精准推荐，提升用户体验，为推荐系统优化和个性化服务提供数据支持。
