用户行为与商家商品关联预测数据集_User_Behavior___Merchant_Product_Association_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 商品推荐, 商家分析, 机器学习, 数据挖掘, 用户画像, 关联预测, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户与商家及商品之间的交互信息，旨在用于预测用户对商家的偏好及购买可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，具体时间未明确标出，但包含了用户行为的时间戳，可用于分析时间序列特征。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测来源于电商平台，覆盖广泛的用户群体。
数据维度：数据集包括用户基本信息（年龄、性别）、用户行为统计（点击、收藏、购买等）、商家信息、商品信息以及用户与商家之间的交互记录。核心数据项包括用户ID、商家ID、用户年龄、性别、行为类型、行为时间戳等。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如train_new_1.csv、test_new_1.csv、user_info_format1.csv、train_format1.csv、test_format1.csv、user_log_format1.csv等，便于数据处理和分析。数据已进行特征工程，包含统计特征和TF-IDF特征。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为与商品信息，已进行脱敏和预处理，用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、用户画像构建以及关联预测等领域的研究。
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、个性化推荐算法研究，以及用户购买意向预测等学术研究。
行业应用：为电商平台、零售企业提供数据支持，特别是在精准营销、商品推荐、用户画像构建和用户体验优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的营销策略，提升用户转化率和客户忠诚度，优化商品推荐算法。
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材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐系统。
此数据集特别适合用于探索用户行为与商家、商品之间的关联关系，构建预测模型，实现个性化推荐和精准营销，提升用户购物体验。
