用户行为电商推荐训练数据集UserBehaviorE-commerceRecommendationTrainingData-hsuchialun
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 电商推荐, 行为分析, 推荐系统, 数据挖掘, 机器学习, 点击流数据, 协同过滤
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户在浏览、购买等交互过程中的行为信息，用于构建和评估推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可用于静态行为分析或模拟用户行为序列。
地理范围：数据来源于电商平台，未指定具体国家或地区，具有一定的普适性。
数据维度：数据集可能包含用户ID、商品ID、行为类型（如浏览、加购、购买等）、时间戳等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为new_train.csv，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为记录，已进行匿名化处理和数据清洗，保证数据隐私。
该数据集适合用于推荐算法的开发和评估，以及用户行为分析等研究。
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，如用户兴趣建模、个性化推荐算法优化等。
行业应用：为电商平台、内容平台等提供数据支持，尤其在提升用户体验、提高商品转化率等方面。
决策支持：支持平台进行用户行为分析、产品优化和营销策略制定。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实训素材，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行为与商品之间的关联关系，构建个性化推荐模型，提升用户满意度和平台收益。
