用户行为推荐点击与购物车预测数据集UserBehaviorRecommendationClicksandCartsPrediction-alexandrrazin
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 推荐系统, 点击预测, 购物车预测, 电商数据, 机器学习, 行为分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含用户在电商平台上的交互行为数据，记录了用户对商品的点击和加入购物车等行为，用于预测用户未来的购物意向。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但可根据session字段推测用户行为的时间顺序。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为全球电商平台的用户行为数据。
数据维度：包括会话ID（session）、商品ID（aid）、商品相关统计特征（item_item_count, item_user_count, item_buy_ratio）以及用户相关统计特征（user_user_count, user_item_count, user_buy_ratio）和目标变量（target，表示用户是否点击或加入购物车）。
数据格式：CSV格式，包括df_cands_0_05_clicks.csv，df_cands_0_05_carts.csv以及df_cands_carts.csv三个文件，便于数据分析和建模。数据中包含多个数值型特征，可以直接用于模型训练。
来源信息：数据来源于电商平台用户行为日志，经过匿名化处理。
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、用户行为分析和点击率预测等领域的学术研究，如探索用户行为模式、评估推荐算法等。
行业应用：为电商平台提供数据支持，尤其适用于商品推荐、个性化营销、用户画像构建等方面。
决策支持：支持电商平台优化商品展示、提升用户体验和转化率。
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材料，帮助学生理解用户行为分析和推荐算法。
此数据集特别适合用于构建点击预测和购物车预测模型，帮助用户实现个性化推荐和提升电商平台的用户粘性。
