推荐系统用户行为数据集RecommenderSystemUserBehaviorDataset-ntdairy1207
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，用户分析，电商，个性化推荐
数据概述： 该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户在平台上的浏览、点击、购买等行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的用户，主要为全球范围内的电商用户。
数据维度：数据集包括用户ID、商品ID、行为类型（如浏览、点击、购买）、行为时间、商品类别、用户属性（如年龄、性别）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于某电商平台的公开数据集，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、机器学习模型训练等领域，特别是在个性化推荐、用户画像构建等任务中具有重要应用价值。
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：适用于推荐算法研究、用户行为分析等学术研究，如用户兴趣挖掘、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、广告投放等方面。
决策支持：支持推荐策略优化和用户体验提升，帮助平台制定更精准的推荐策略。
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，帮助用户实现个性化推荐算法的优化，提升推荐准确性和用户满意度，为电商和内容平台的推荐系统提供数据支持。
