用户行为商品推荐数据集UserBehaviorProductRecommendationDataset-huangkh19951228
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, 序列预测, 点击预测, 行为序列, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户在浏览商品、产生交互（如点击、购买）等行为的序列，以及平台为用户推荐的商品列表。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年11月7日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推断为电商平台的用户行为数据，可能覆盖全球范围。
数据维度：
user_id：用户唯一标识符；
session_id：用户会话的唯一标识符；
timestamp：用户行为发生的时间戳；
step：用户在会话中的步骤；
item_recommendations：平台为用户推荐的商品列表，以空格分隔的商品ID序列。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_popular.csv，包含用户行为数据和推荐结果。此外，还包括.p格式的Python pickle文件，其中可能包含训练集、测试集、商品元数据等信息，用于支持推荐模型的训练和评估。
来源信息：数据来源于电商平台用户行为记录和推荐结果，用于推荐算法的开发和评估。
该数据集适合用于推荐系统研究，特别是序列推荐、点击率预测等方向，以及用户行为分析和个性化推荐算法的开发。
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、数据挖掘和机器学习领域的学术研究，如用户行为建模、序列模式分析、点击率预测等。
行业应用：为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户行为分析、商品推荐策略优化等方面。
决策支持：支持推荐系统性能评估、算法迭代优化和用户体验提升。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和用户行为。
此数据集特别适合用于探索用户行为与商品推荐之间的关系，帮助用户实现推荐系统模型的构建、优化推荐策略、提升用户粘性和转化率等目标。
