用户-商品互动推荐数据集User-ItemInteractionRecommendationDataset-salvatoremarragony
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 用户行为, 商品推荐, 协同过滤, 矩阵分解, 评分预测, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自用户-商品互动的数据，记录了用户对商品的评分或其他形式的互动行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确包含时间戳，可视为静态的用户-商品互动快照。
地理范围：数据集未明确地理范围信息，数据来源和应用场景具有通用性。
数据维度：数据集包括“user”（用户ID），“item”（商品ID），和“value”（用户对商品的评分或互动数值）三个主要字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含URM_traincsv（训练集）和URM_testcsv（测试集）两个文件，便于进行模型训练和评估。数据已进行结构化处理，每个用户-商品互动都对应一个数值。
来源信息：数据来源于salvatoremarragony-urmdef项目，具体来源未明确，但数据已进行结构化处理，可以直接用于推荐系统模型的训练。
该数据集适合用于推荐系统领域的研究和开发，特别是协同过滤、矩阵分解等技术。
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的学术研究，如不同推荐算法的性能比较、冷启动问题的研究、用户行为分析等。
行业应用：可以为电商平台、内容推荐网站等提供数据支持，用于构建个性化推荐系统，提升用户体验。
决策支持：支持平台优化商品推荐策略，提高用户粘性和转化率。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统的工作原理。
此数据集特别适合用于探索用户与商品之间的互动关系，训练和评估各种推荐算法，从而实现个性化推荐或预测用户偏好。
