电商产品匹配数据集S4E9K-FoldsDataset-catadanna
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，产品匹配，数据集，机器学习，数据科学，数据挖掘，零售业，分类算法
数据概述： 该数据集包含来自电商平台的商品数据，记录了不同产品之间的相似性匹配信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个电商平台，具体包括国内主流电商网站和部分海外平台。
数据维度：数据集包括产品ID，产品名称，品牌，类别，价格，描述，用户评价，图片链接等变量。还包括产品之间的相似度评分和匹配标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于电商平台公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电商行业的商品匹配，推荐系统，分类算法等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，数据挖掘等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于电商商品匹配，推荐系统，分类算法等研究，如商品相似性分析，用户行为预测等。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，特别是在商品分类，推荐系统优化和用户体验提升方面。
决策支持：支持电商平台的产品匹配和推荐策略优化，帮助商家制定科学的商品上架，分类和推荐决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及电商分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分类算法，推荐系统等技术。
此数据集特别适合用于探索电商行业商品匹配的规律与趋势，帮助用户实现准确的商品分类和推荐，优化用户体验和销售效率，提高用户满意度和平台竞争力。
