用户_商品推荐交互数据集_User_Item_Recommendation_Interaction_Dataset
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, 交互数据, 机器学习, 数据挖掘, 行为分析, 关联分析
数据概述：
该数据集包含用户与商品之间的交互数据，记录了用户对商品的潜在偏好关系，主要用于构建推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可用于构建通用的推荐模型。
数据维度：
test_pairs.csv：包含用户ID（user_id）和商品ID（item_id）的配对关系，用于测试或评估推荐模型。
items_meta.parquet：包含商品元数据，例如商品的描述、类别等信息。
train_interactions.parquet：包含用户与商品的历史交互数据，如浏览、购买等行为记录。
users_meta.parquet：包含用户元数据，例如用户的年龄、性别等信息。
数据格式：数据以CSV和Parquet格式提供，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行初步的整理和结构化。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析和个性化推荐等领域的研究。
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、用户行为分析、个性化推荐等领域的学术研究，如协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐模型等。
行业应用：可以为电商平台、内容平台等提供数据支持，特别是在商品推荐、用户画像构建、精准营销等方面。
决策支持：支持产品经理、市场营销人员等进行用户行为分析、优化推荐策略和提升用户体验。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和实践。
此数据集特别适合用于探索用户对商品的偏好关系，构建推荐模型，提升推荐准确率和用户满意度。
