用户行为特征分析数据集UserBehaviorFeatureAnalysis-linxinkui
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 推荐系统, 点击数据, 购买数据, 浏览数据, 文本特征, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含用户在电商平台上的行为特征数据，记录了用户在浏览、点击、加入购物车、购买等环节的行为信息，并结合了文本特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，推测为电商平台的用户行为数据。
数据维度：数据集包含多种用户行为特征，如点击、浏览、购买、加入购物车等，同时结合了文本特征。数据项可能包括用户ID、商品ID、行为类型、行为时间、文本特征值等。
数据格式：CSV格式，文件组织在“1/dot-cos-all/”目录下，文件名体现了行为类型（click, buy, view, cart等）、数据来源（cos, dot）和数据类型（cnt, tfidf）等信息。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为日志，经过了特征提取和处理，形成了适用于模型训练的结构化数据。
该数据集适合用于用户行为分析、推荐系统构建和个性化营销等应用。
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、推荐算法研究等学术研究，如用户行为序列建模、用户兴趣预测等。
行业应用：为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，尤其在个性化推荐、精准营销、用户画像构建等方面具备实用性。
决策支持：支持平台优化用户体验、提升转化率、制定更有效的营销策略。
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深入理解用户行为分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为与商品之间的关联，以及不同行为特征对用户购买意愿的影响，从而帮助用户实现个性化推荐、提升用户留存率等目标。
