Criteo推荐广告点击预测数据集-chenyukang
数据来源：互联网公开数据
标签：广告推荐，点击预测，数据集，机器学习，CTR预估，在线广告，数据挖掘，推荐系统
数据概述： 该数据集由Criteo公司提供，用于在线广告点击率（CTR）预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为一段时间，具体时间范围未明确。
地理范围：数据涵盖全球范围内的在线广告展示和点击数据。
数据维度：数据集包括用户浏览行为、广告信息、上下文信息以及用户是否点击广告的标签。具体包括用户ID、广告ID、类别信息、数值特征、点击标签等。
数据格式：数据通常以CSV或文本格式提供，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Criteo的广告平台，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于点击率预测、推荐系统、机器学习模型训练等领域的研究和应用，特别是在广告推荐、个性化推荐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：适用于点击率预测、推荐算法、用户行为分析等学术研究，如不同CTR模型的比较、用户兴趣建模等。
行业应用：可以为广告平台、电商平台等提供数据支持，特别是在提高广告点击率、优化广告投放策略等方面。
决策支持：支持广告投放策略的制定和优化，帮助广告主提高广告效果和ROI。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解CTR预测、推荐算法等技术。
此数据集特别适合用于探索广告点击行为的规律与趋势，帮助用户实现精准的点击率预测，优化广告投放策略，提升广告效果和用户体验。
