用户行为特征向量数据集UserBehaviorFeatureVectors-dmitriiy2
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 特征工程, 向量表示, 机器学习, 推荐系统, 数据建模, 用户画像, 嵌入向量
数据概述：
该数据集包含经过特征提取后，用于描述用户行为的向量数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以视为静态特征表示。
地理范围：数据未明确标注地理位置，泛适用于用户行为分析。
数据维度：数据集包含两个CSV文件，分别代表了不同模型（或不同时间点）下生成的用户行为特征向量。每个向量包含128或192个数值特征，以及一个用户ID（user_id）用于标识。
数据格式：CSV格式，文件名为test_emb_last_model.csv和test_emb_new_model.csv，便于进行数值计算和机器学习建模。数据已进行特征工程处理，例如用户行为的统计、编码等。
该数据集适合用于用户行为分析、用户画像构建、推荐系统等领域。
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、用户聚类等研究，以及不同特征工程方法的效果对比分析。
行业应用：可以为推荐系统、个性化广告、用户行为预测等应用提供数据支持，助力提升用户体验和商业价值。
决策支持：支持企业进行用户行为分析，优化产品设计和市场策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生理解特征工程和用户行为建模。
此数据集特别适合用于探索不同特征工程方法对用户行为表示的影响，评估不同模型在用户行为预测任务上的表现，帮助用户实现提升推荐精度、优化用户体验等目标。
