在线广告点击率预测数据集OnlineAdvertisingClick-ThroughRatePredictionDataset-sharanharsoor

数据来源：互联网公开数据

标签：点击率预测, 广告投放, 机器学习, 行为分析, 广告推荐, 实时竞价, 数据挖掘, 广告平台

数据概述：该数据集包含来自在线广告平台的点击率预测数据，记录了广告展示相关的用户行为和上下文信息。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2014年10月21日。地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常此类数据源于全球范围内的广告投放。数据维度：数据集包含多个字段，包括广告ID、点击与否（点击标签）、小时（投放时间）、C1（匿名类别特征）、banner_pos（广告位）、site_id（网站ID）、site_domain（网站域名）、site_category（网站类别）、app_id（App ID）、app_domain（App域名）、app_category（App类别）、device_id（设备ID）、device_ip（设备IP）、device_model（设备型号）、device_type（设备类型）、device_conn_type（设备连接类型）、C14, C15, C16, C17, C18, C19, C20, C21（匿名类别特征）。数据格式：CSV格式，文件名为ctr_traindata2.csv，方便数据分析和建模处理。来源信息：数据集来源于公开的广告点击率预测竞赛或研究，已进行匿名化处理。该数据集适合用于点击率预测、用户行为分析和广告推荐等领域的研究和应用。

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：适用于广告推荐算法、用户行为建模、点击率预估等方面的学术研究，如深度学习模型在CTR预测中的应用。行业应用：可以为广告平台、程序化广告交易平台（DSP, SSP）提供数据支持，尤其是在广告投放策略优化、广告效果评估等方面。决策支持：支持广告投放策略的制定，帮助优化广告预算分配、提升广告点击率和转化率。教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、广告技术等相关课程的实训材料，帮助学生理解CTR预测的原理和实践。此数据集特别适合用于探索用户行为与广告点击之间的关系，帮助用户构建和优化CTR预测模型，实现广告投放的精准化和效率提升。