用户行为序列商品推荐数据集_User_Behavior_Sequence_Product_Recommendation
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 序列数据, 商品推荐, 电商数据, 点击, 购物车, 订单, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的匿名用户行为数据，记录了用户在不同时间段内的浏览、点击、加入购物车和购买等行为序列。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年1月22日至2023年1月23日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推测为电商平台的用户行为数据，覆盖范围取决于平台的用户群体。
数据维度：数据集主要包括"session_type"（用户会话类型，如点击、加入购物车、下单等）和"labels"（与会话相关的商品ID列表）两个字段。
数据格式：CSV格式，每个用户会话对应一个CSV文件，文件名中包含日期和会话类型。
来源信息：数据来源于用户在电商平台上的真实行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于研究用户行为模式、商品推荐算法和个性化营销策略。
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：适用于电商领域的用户行为分析、序列模式挖掘和个性化推荐算法研究，如基于会话的推荐、用户行为预测等。
行业应用：为电商平台提供数据支持，特别是在商品推荐、用户画像构建、精准营销、用户体验优化等方面。
决策支持：支持电商平台制定数据驱动的营销策略，优化商品展示和推荐流程，提升用户转化率和销售额。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户在购物过程中的行为模式，构建个性化推荐模型，提升用户购物体验和平台销售业绩。
