用户行为广告点击预测数据集_User_Behavior_Ad_Click_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 广告点击预测, 推荐系统, 机器学习, 广告投放, 数据挖掘, 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广告点击行为数据，记录了用户浏览、点击广告的详细信息，以及用户和广告的属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但通过时间戳字段推测为一定时间段内的用户行为记录。
地理范围：数据来源未明确，推测为电商平台的用户行为数据，可能涵盖多个地区的用户。
数据维度：数据集由四个CSV文件组成，包含以下主要数据项：
ad_feature.csv：广告的基本属性，包括广告组ID、商品类别ID、推广活动ID、客户ID、品牌ID和价格。
behavior_log_10w.csv：用户浏览、点击行为日志，记录了用户的浏览和点击行为。
raw_sample_10w.csv：原始样本数据，包含用户ID、时间戳、广告组ID、页面ID、未点击次数和点击次数。
user_profile_10w.csv：用户画像数据，包括用户ID、CMS分段ID、CMS分组ID、性别、年龄层、消费能力、购物等级、职业、新用户等级等。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和模型构建。
该数据集已进行初步的数据整理和特征提取，适合用于广告点击预测、用户行为分析和个性化推荐等任务。
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、广告效果评估等领域的学术研究，如点击率预测、用户画像构建、行为序列分析等。
行业应用：为电商平台、广告平台等提供数据支持，特别是在广告投放优化、个性化推荐、用户精准营销等方面。
决策支持：支持广告投放策略的制定，帮助提升广告点击率和转化率，优化用户体验。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、推荐系统等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和广告点击预测的相关技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为与广告点击之间的关系，构建点击率预测模型，优化广告投放策略，提升用户参与度和平台收益。
