在线购物行为推荐结果数据集OnlineShoppingBehaviorRecommendationResultsDataset-suhaspowar
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统，用户行为，数据集，电子商务，机器学习，消费者行为，数据分析，商业智能
数据概述： 该数据集包含在线购物平台的用户行为推荐结果数据，记录了用户的购物历史、推荐商品、点击率等信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围： 数据覆盖了全国多个城市的电子商务平台。
数据维度： 数据集包括用户ID、商品ID、推荐时间、点击率、购买行为等信息。
数据格式： 数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息： 数据来源于电子商务平台的用户行为日志，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统的研究、机器学习模型的训练和评估，特别是在个性化推荐、用户行为分析等领域具有重要应用价值。
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： 适用于推荐系统算法的研究，如用户行为分析、推荐效果评估、个性化推荐策略优化等。
行业应用： 可以为电子商务行业提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建等方面。
决策支持： 支持电子商务平台制定精准的推荐策略，提升用户满意度和转化率。
教育和培训： 作为推荐系统和数据科学课程的辅助材料，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在线购物行为推荐的规律与趋势，帮助用户实现精准推荐、提升转化率等目标，促进电子商务平台的业务发展。
