用户行为推荐系统点击购买预测数据集UserBehaviorRecommendationClickPurchasePrediction-nguynminh444
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 用户行为, 点击预测, 购买预测, 机器学习, 数据集, 行为分析, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含用户在推荐系统中的交互行为数据，用于预测用户对商品的点击和购买行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可推断为一段时间内的用户行为记录。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来自多个地区的用户。
数据维度：数据集包含用户ID（UserId）、商品ID（ItemId）、点击（Click）和购买（Purchase）四个核心字段。此外，还可能包含用于模型评估的索引（index）等辅助字段。
数据格式：数据集以多种格式提供，包括CSV和Parquet，其中training_set.csv和test_gridsearch.csv包含用户点击和购买的历史数据，public_testset.csv包含用于提交预测结果的测试集，item-pairs.parquet可能包含商品之间的关系数据。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确标注。数据集经过结构化处理，方便用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于推荐系统领域的研究和开发，以及用户行为分析相关的应用。
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：适用于推荐系统算法的研究，如点击率预测（CTR）模型、转化率预测（CVR）模型等。
行业应用：为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，可用于构建个性化推荐系统，提升用户体验和平台收益。
决策支持：支持产品推荐策略的制定，帮助企业优化推荐算法，提高商品曝光和销售转化。
教育和培训：作为机器学习和推荐系统课程的实训材料，帮助学生和研究人员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，构建预测用户点击和购买行为的机器学习模型，从而实现个性化推荐和精准营销。
