用户_商品行为推荐数据集_User_Item_Behavior_Recommendation_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, 协同过滤, 交互数据, 数据分析, 机器学习, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自某电商平台的用户行为数据，记录了用户与商品之间的交互信息，主要用于推荐系统构建和用户行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间范围，可视为特定时间段内的用户行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为电商平台上的全球或区域性用户和商品数据。
数据维度：数据集包括用户元数据、商品元数据、用户-商品交互数据，以及待预测的用户-商品对。
test_pairs.csv: 包含用户ID (user_id) 和商品ID (item_id) 的配对，用于测试推荐模型的预测效果。
items_meta.parquet: 商品元数据，包含商品的属性信息。
train_interactions.parquet: 训练数据集，包含用户与商品之间的交互记录，如浏览、购买等行为。
users_meta.parquet: 用户元数据，包含用户的属性信息。
数据格式：数据以Parquet和CSV格式提供，方便数据分析和模型训练。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析、个性化推荐等领域的研究和应用。
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、用户行为分析等领域的研究，如协同过滤算法、基于内容的推荐算法、序列推荐等。
行业应用：为电商平台、内容平台等提供数据支持，用于构建个性化推荐系统、提升用户体验、增加商品销量。
决策支持：支持平台进行用户行为分析、商品推荐策略优化、用户画像构建等。
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原理和应用。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式、构建个性化推荐模型，并评估不同推荐算法的性能，从而实现精准的商品推荐和用户体验提升。
