用户行为电商点击预测数据集UserBehaviorE-commerceClickPrediction-ynzevc
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 电商, 点击预测, 推荐系统, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的点击行为数据，记录了用户在浏览商品时的交互信息，用于预测用户是否会点击某个商品。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为电商平台的用户行为数据，可能涵盖全球范围。
数据维度：数据集包括用户ID、商品ID、点击与否等关键信息，具体字段信息未在提供的预览中给出，但可推测包含用户行为相关特征。
数据格式：CSV格式，包含training_set_VU_DM.csv和test_set_VU_DM.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、点击率预测和推荐系统构建。
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，如点击率预测模型、用户兴趣建模等。
行业应用：可以为电商平台、广告平台等提供数据支持，尤其是在个性化推荐、广告投放优化等方面。
决策支持：支持电商平台的商品推荐策略制定和用户体验优化。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践用户行为分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户在电商平台上的行为模式，提升点击预测的准确性，从而优化推荐效果和用户体验。
