服装推荐用户预测数据集_Clothing_Recommendation_User_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 服装推荐, 预测分析, 客户画像, 机器学习, 协同过滤, 深度学习, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含用户在服装销售平台上的相关数据，记录了用户ID及其对应的服装商品推荐结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于全球范围内的用户行为数据。
数据维度：
customer_id：用户唯一标识符。
prediction：推荐给该用户的服装商品ID列表，以空格分隔。
数据格式：包含一个.npy文件（purchase_dict.npy，用于存储用户购买历史或其他辅助信息）和一个CSV文件（submission.csv），submission.csv文件包含用户ID和对应的商品推荐结果，方便提交和评估。
来源信息：该数据集来源于公开的服装推荐竞赛或项目，用于构建用户个性化推荐模型。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析和预测模型的开发与评估。
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，如个性化推荐算法、冷启动问题研究等。
行业应用：为电商平台、服装零售商提供数据支持，尤其适用于优化商品推荐策略、提升用户购物体验。
决策支持：支持企业进行精准营销、用户画像分析和库存管理等方面的决策。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统原理。
此数据集特别适合用于探索用户行为与商品推荐之间的关联，帮助用户构建和评估推荐模型，实现个性化推荐效果的提升。
