用户购买行为产品推荐数据集UserPurchaseBehaviorProductRecommendation-mfakouri
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 商品推荐, 购物数据, 数据挖掘, 协同过滤, 市场分析, 机器学习, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含用户购买行为数据，记录了用户与商品之间的交互信息，旨在为商品推荐、用户画像分析等应用提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地区，为通用用户购买行为数据。
数据维度：包括用户ID（user_id）、商品ID（product_id）以及购买时间戳（created_at，仅在purchase_history.csv中）。
数据格式：CSV格式，包含answer.csv和purchase_history.csv两个文件，answer.csv提供了用户和商品之间的关联，purchase_history.csv则记录了用户的购买历史，便于分析。
来源信息：数据来源于用户购买行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析和市场预测等领域。
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，如基于协同过滤的推荐算法、用户购买偏好分析等。
行业应用：可以为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建等方面。
决策支持：支持产品推荐策略的制定和优化，以及市场营销活动的精准投放。
教育和培训：作为数据挖掘、推荐系统等课程的实训材料，帮助学生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购买行为的规律，构建个性化推荐模型，提升用户购物体验。
