用户行为序列推荐训练数据集UserBehaviorSequenceRecommendationTrainingData-wangjinjin
数据来源：互联网公开数据
标签：序列推荐，用户行为，点击预测，图神经网络，行为序列，数据挖掘，机器学习，推荐系统
数据概述：
该数据集包含用户在电商平台或其他在线服务中的行为序列数据，记录了用户与商品或内容之间的交互历史。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，可视为一段时间内用户行为的静态快照。
地理范围：数据来源未明确，但可用于模拟各类电商或内容推荐场景。
数据维度：数据集包含两列数据，一列为用户行为序列（list），另一列为对应的标签（label），用于表示用户在序列中的最终点击或交互对象。
数据格式：CSV格式，文件名为train_srgnn_drop.csv，方便进行数据读取和分析。
来源信息：数据来源于用户行为日志，经过脱敏处理和序列化。
该数据集适合用于序列推荐算法的训练和评估，例如基于图神经网络（GNN）的推荐模型。
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：适用于序列推荐算法研究，如基于会话的推荐、个性化推荐、点击预测等方向。
行业应用：为电商平台、内容推荐系统等提供数据支持，用于提升用户点击率、转化率和用户体验。
决策支持：支持产品推荐策略的优化，提高推荐系统的准确性和多样性。
教育和培训：作为推荐系统课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解序列推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户行为序列与最终交互对象之间的关系，帮助用户构建和优化推荐模型，提升用户粘性和平台收益。
