用户行为嵌入特征向量数据集UserBehaviorEmbeddingFeatureVectors-dmitriiy2
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 嵌入向量, 特征工程, 机器学习, 模型训练, 数据挖掘, 推荐系统, 用户画像
数据概述：
该数据集包含用户行为的嵌入特征向量，用于用户行为分析和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态特征向量数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，推测为通用用户行为数据。
数据维度：数据集包含两种不同版本的用户嵌入特征向量，分别对应不同的模型生成，其中train_emb_last_model.csv包含128维特征，train_emb_new_model.csv包含192维特征，均包含用户ID（user_id）字段。
数据格式：CSV格式，方便进行数值计算和模型训练。
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：适用于用户行为分析、用户画像构建、个性化推荐等领域的学术研究，如用户行为模式挖掘、用户兴趣偏好分析等。
行业应用：为电商、社交媒体、内容平台等行业提供数据支持，尤其适用于构建推荐系统、用户行为预测、精准营销等应用。
决策支持：支持产品优化、用户体验提升等方面的决策制定，通过分析用户行为特征，优化产品设计和用户服务。
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数据，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和特征工程。
此数据集特别适合用于探索用户行为特征与用户属性、行为之间的关系，构建用户画像，实现个性化推荐和精准营销等目标。
