用户商品交互推荐数据集_User_Item_Interaction_Recommendation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 用户行为, 商品信息, 交互数据, 协同过滤, 数据分析, 机器学习, 行为预测
数据概述：
该数据集包含用户与商品之间的交互数据，用于构建和评估推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态交互快照。
地理范围：数据未明确地域限制，可用于通用推荐模型训练。
数据维度：
test_pairs.csv: 包含用户ID（user_id）和商品ID（item_id），用于测试推荐效果。
items_meta.parquet: 包含商品元数据，提供商品的属性信息。
train_interactions.parquet: 包含训练集的用户商品交互数据，用于模型训练。
users_meta.parquet: 包含用户元数据，提供用户的属性信息。
数据格式：数据集包含CSV和Parquet两种格式，方便数据分析和模型构建。CSV文件为test_pairs.csv，Parquet文件包含items_meta.parquet, train_interactions.parquet和users_meta.parquet。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理，方便直接用于推荐算法的实验。
该数据集适合用于推荐算法研究、模型训练与效果评估，并可用于用户行为分析等领域。
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学术研究，例如个性化推荐算法的比较、冷启动问题的研究等。
行业应用：为电商平台、内容推荐网站等提供数据支持，用于提升用户体验，增加用户粘性。
决策支持：支持企业进行用户行为分析，优化产品推荐策略，提升销售额。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户与商品之间的交互模式，并构建个性化推荐模型，以提升推荐的准确性和效率。
