网站点击率预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：点击率, 用户行为, 搜索引擎优化, 机器学习, 二分类模型, 用户交互, 职位发布
数据概述
本数据集用于预测用户在访问网站时对职位的点击行为及申请率。数据记录了用户在进行职位搜索时的交互信息，包括用户查询与职位信息的匹配度、用户行为特征、职位发布时间等。每条记录对应一个用户对某个职位的浏览行为，共有10个字段，具体定义如下：
- title proximity tfidf：衡量用户查询与职位标题的匹配程度。
- description proximity tfidf：衡量用户查询与职位描述的匹配程度。
- main query tfidf：衡量用户查询与职位标题及描述的整体匹配度评分。
- query jl score：衡量用户查询与职位列表的流行度（受欢迎程度）。
- query title score：衡量用户查询与职位标题的流行度（受欢迎程度）。
- city match：表示职位发布的城市是否与用户指定（或用户所在）城市匹配。
- job age days：表示职位发布至今的天数（职位年龄）。
- apply：表示用户是否对该职位进行了申请（二分类目标变量，1为申请，0为未申请）。
- search date pacific：用户进行搜索的日期（太平洋时区）。
- class id：职位标题的类别ID（可能用于职位分类或聚类分析）。
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
- 用户行为分析：通过分析用户查询与职位信息的匹配程度，研究用户行为模式，优化职位搜索结果的展示逻辑。
- 点击率预测：构建二分类模型，预测用户是否会对某个职位进行申请，从而优化职位推荐策略。
- 职位发布策略优化：根据职位年龄、城市匹配度等特征，分析职位发布后的吸引力和生命周期，为雇主提供优化建议。
- 机器学习训练：可用于训练和验证二分类模型，评估模型性能（如AUC、准确率等）。
- 用户偏好分析：通过职位类别（class id）分析不同职位类别的点击和申请率，挖掘用户偏好模式。
数据分割说明
根据数据集中的“search date pacific”字段，建议将数据集分为训练集和测试集：
- 训练集：2018年1月21日至2018年1月26日之间的数据。
- 测试集：2018年1月27日的数据。
特殊说明
1. 主要特征与目标变量：建议首先关注前7个字段（title proximity tfidf、description proximity tfidf、main query tfidf、query jl score、query title score、city match、job age days），将其作为特征，预测第8个字段“apply”（用户是否申请）。
2. 类别特征扩展：可进一步将第10个字段“class id”（职位类别ID）纳入特征集，探索是否可以通过职位类别对数据进行分段分析，从而提升模型性能。
数据价值
该数据集在招聘网站、搜索引擎优化、用户行为分析和机器学习建模等领域具有重要价值。通过分析用户与职位的交互行为，可以为招聘平台提供优化建议，提升用户满意度和职位匹配效率。同时，数据集也适用于学术研究，作为二分类模型训练的基准数据。
