服装推荐用户行为特征数据集ApparelRecommendationUserBehaviorFeatureDataset-kkkongxin
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 服装推荐, 特征工程, 机器学习, 推荐系统, 深度学习, 数据集, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自服装推荐场景的用户行为特征数据，记录了用户与服装商品交互产生的特征，用于构建推荐模型和分析用户偏好。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态特征数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围的服装推荐场景。
数据维度：数据集包括用户特征（user_feat_onehot.csv）、商品特征（item_feat_label.csv）以及其他辅助数据，用户特征包含14个字段，均为数值型，用于描述用户的偏好和行为。商品特征用于描述商品的属性。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，包括user_feat_onehot.csv、item_feat_label.csv和randomcsv等，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于服装推荐场景的用户行为数据，已进行one-hot编码等处理。该数据集适合用于用户画像构建、商品推荐、用户行为预测等相关领域的研究和应用。
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：适用于推荐系统、用户行为分析等领域的学术研究，如用户偏好建模、推荐算法优化等。
行业应用：可以为电商平台、服装品牌等提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建等方面。
决策支持：支持企业优化推荐策略、提升用户体验和销售额。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户特征与商品偏好之间的关系，帮助用户构建推荐模型、优化推荐效果。
