用户行为与商品推荐数据集2-FinalBalancedDatasets-tessaa
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为，商品推荐，数据集，推荐系统，点击流数据，机器学习，数据挖掘，电商
数据概述： 该数据集包含了电商平台的用户行为数据和商品信息，旨在用于构建和评估推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未知，但通常涵盖一段时间的用户活动。
地理范围：数据可能来源于全球范围内的电商平台。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，用户行为类型（如点击，购买，加入购物车等），行为发生时间，商品属性（如价格，类别等）以及其他用户和商品相关特征。
数据格式：数据通常以CSV或JSON格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据可能来源于公开的电商平台数据集，或经过脱敏处理后的内部数据，并已进行清洗和平衡处理。
该数据集适合用于推荐系统，用户行为分析，商品关联分析等领域的研究和应用，特别是在个性化推荐，用户画像构建等技术任务中具有重要价值。
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：适用于推荐算法研究，用户行为模式分析，个性化推荐效果评估等研究，如基于协同过滤，内容推荐，深度学习的推荐算法研究。
行业应用：可以为电商平台，内容平台等提供数据支持，特别是在商品推荐，内容推荐，广告投放等方面。
决策支持：支持推荐系统的优化和用户体验的提升，帮助平台制定更精准的营销策略。
教育和培训：作为推荐系统，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户行为与商品之间的关系，帮助用户实现精准的商品推荐，用户兴趣预测等目标，为电商平台提供数据驱动的决策支持。
