用户行为商品推荐训练数据集UserBehaviorProductRecommendationTrainingDataset-younghankim
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 商品推荐, 协同过滤, 机器学习, 行为分析, 数据挖掘, 推荐系统, 文本分析
数据概述：
该数据集包含用户在电商平台上的行为数据，记录了用户与商品之间的交互信息，用于训练推荐系统模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为电商平台用户行为。
数据维度：包括用户ID、商品ID、用户行为类型（如点击、购买、收藏等）以及其他可能的用户或商品属性。
数据格式：CSV格式，文件名为train_add_cols.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为日志，已经过匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐算法的训练与评估。
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研究，如个性化推荐算法、用户画像构建等。
行业应用：为电商平台、内容平台等提供数据支持，特别是在商品推荐、广告推荐等方面。
决策支持：支持平台的用户行为分析、商品优化和精准营销策略制定。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统的工作原理。
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，帮助用户构建和优化推荐模型，提升用户体验和平台转化率。
