服装推荐预测用户商品偏好数据集ApparelRecommendationPredictionUserItemPreferences-kurokurob
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 商品推荐, 协同过滤, 预测分析, 零售, 机器学习, 用户画像, 市场营销
数据概述：
该数据集包含用户与商品之间的预测偏好信息，旨在用于构建商品推荐模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的预测结果数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可推测与服装零售行业相关。
数据维度：数据集包含两个关键字段：“customer_id”（用户唯一标识符）和“prediction”（预测的商品ID列表）。
数据格式：CSV格式，文件名为output_032_submisssion_ranking.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源信息不明确，但其结构和内容表明其可能来自于一个服装零售推荐系统的预测结果。
该数据集适合用于构建推荐系统，评估用户对特定商品的偏好程度。
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、用户行为分析和个性化营销等方面的学术研究，例如，用户偏好建模、推荐算法评估等。
行业应用：为电商平台、服装零售商提供数据支持，尤其是在提升商品推荐准确度、优化用户购物体验方面。
决策支持：支持市场营销策略制定，帮助企业更好地了解用户需求，实现精准营销。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和推荐系统课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解推荐算法和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户商品偏好规律，改进推荐系统的预测精度，并帮助用户实现个性化购物体验。
