用户商品推荐预测数据集CustomerProductRecommendationPrediction-marcosdelatorre
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, 预测模型, 客户分析, 机器学习, 数据挖掘, 零售业
数据概述：
该数据集包含用户商品推荐预测的相关数据，用于构建和评估推荐算法。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明时间范围，可能为历史用户行为数据或用于预测的测试集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据内容推测，可能面向全球范围内的零售市场。
数据维度：数据集主要包含两个字段：customer_id（用户唯一标识符）和prediction（推荐的商品ID列表）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于进行预测结果的提交和评估。此外，还包含一个train.pqt文件，该文件包含了用于训练模型的数据。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛或数据集，用于测试和评估推荐算法的性能。
该数据集适合用于构建推荐系统模型，预测用户可能购买的商品。
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，如个性化推荐算法的评估、用户偏好建模等。
行业应用：为电商平台、零售商等提供数据支持，用于提升商品推荐的准确性，优化用户购物体验。
决策支持：支持零售企业的产品推荐策略制定，帮助企业实现精准营销和提高销售额。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统等课程的实训素材，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购买行为模式，预测用户可能感兴趣的商品，提升推荐系统的效果。
