用户商品推荐预测数据集CustomerProductRecommendationPrediction-dwchen
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 用户行为, 商品预测, 客户数据, 机器学习, 预测模型, 零售, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用户商品推荐预测数据，记录了用户ID与对应的商品推荐预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一次预测的结果快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据内容与零售商品相关，推测为零售行业用户数据。
数据维度：包括“customer_id”（用户唯一标识符）和“prediction”（商品推荐预测结果，以空格分隔的商品编码列表）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_try.csv，便于数据分析和模型训练。
该数据集适用于推荐系统构建、用户行为分析、商品关联性分析等任务。
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，如个性化推荐算法的评估与优化、用户偏好分析等。
行业应用：为电商平台、零售企业提供数据支持，尤其适用于商品推荐、用户画像构建等应用。
决策支持：支持企业进行产品推广策略的制定、用户体验优化，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理解推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为模式，评估推荐模型的预测效果，从而优化推荐策略，提升用户体验和销售业绩。
