用户-商品交互矩阵数据集-leamanglicmot
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，矩阵分解，协同过滤，用户画像，数据挖掘，机器学习
数据概述： 该数据集包含用户对商品的交互数据，记录了用户与商品之间的互动行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但通常涵盖一段时间内的用户行为。
地理范围：数据未明确地域范围，可能来自于全球范围内的用户和商品。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID以及用户对商品的交互行为，如点击，浏览，购买，评分等。交互行为可以量化为数值，形成用户-商品交互矩阵。
数据格式：数据提供为CSV或矩阵格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于用户行为记录，已进行匿名化处理，并可能进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统，用户行为分析，数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在个性化推荐，用户画像构建等技术任务中具有重要价值。
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：适用于推荐算法研究，用户行为分析，个性化推荐系统构建等学术研究，如基于协同过滤，矩阵分解等技术的推荐算法研究。
行业应用：可以为电商平台，内容推荐网站，社交媒体等行业提供数据支持，特别是在商品推荐，内容推荐，用户体验优化等方面。
决策支持：支持个性化推荐系统构建，用户行为分析和产品优化，帮助企业提升用户满意度和销售额。
教育和培训：作为推荐系统，数据挖掘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算法，用户行为分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户与商品之间的交互关系，帮助用户实现个性化推荐，用户行为分析和产品优化等目标，为构建高效的推荐系统提供数据支持。
