亚马逊商品推荐数据集AmazonProductRecommendationDataset-samyak15jain
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统，机器学习，数据集，电子商务，商品数据，消费者行为，市场分析，人工智能
数据概述： 该数据集来自亚马逊的机器学习挑战赛，包含用户在亚马逊平台上的商品浏览和购买行为数据，适用于商品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2013年到2015年。
地理范围：数据涵盖了美国地区，包括不同城市和地区的用户行为。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，浏览时间戳，购买时间戳等信息。还包括商品的类别，品牌，价格等详细信息。
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：数据来源于亚马逊的公开数据挑战赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电子商务，机器学习及推荐系统等领域，特别是在商品推荐，用户行为分析及市场趋势预测等方面具有重要应用价值。
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：适用于推荐系统，消费者行为分析等研究，如商品推荐算法的评估与优化，用户行为模式的研究等。
行业应用：可以为电子商务平台提供数据支持，特别是在商品推荐，用户画像构建和个性化营销方面。
决策支持：支持电子商务平台的商品推荐策略优化，帮助商家提高用户满意度和转化率。
教育和培训：作为电子商务，数据科学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系统，用户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索用户在电商平台的商品行为和偏好，帮助用户实现商品推荐系统的构建和优化，提升用户体验和销售业绩。
