用户浏览行为预测数据集UserBrowsingBehaviorPredictionDataset-ilyabaranchikov

数据来源：互联网公开数据

标签：用户行为分析, 会话数据, 网页浏览, 时间序列, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 点击流分析

数据概述：该数据集包含来自网页浏览会话的用户行为数据，用于预测用户在会话结束时是否会采取特定行为。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2014年。地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推断为面向全球互联网用户。数据维度：数据集包括用户会话ID（session_id）、用户访问的网站ID（site1-site10）、用户访问每个网站的时间戳（time1-time10）以及目标变量（target，仅在训练集中提供），其中target表示用户是否在会话结束时采取了特定行为。数据格式：提供CSV格式数据，包括train_ses.csv（训练集），test_ses.csv（测试集）和sample.csv（提交样本）。

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：适用于用户行为分析、网页浏览模式研究、时间序列预测等学术研究，如用户兴趣预测、用户行为序列建模等。行业应用：为互联网行业提供数据支持，尤其适用于个性化推荐、用户行为分析、广告投放优化等领域。决策支持：支持网站优化、用户体验改进、以及市场营销策略制定。教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、时间序列分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为预测的原理和方法。此数据集特别适合用于探索用户浏览网页的序列模式，预测用户下一步行为，以及优化网站的用户体验和商业价值。