服装推荐预测用户行为数据集ClothingRecommendationUserBehaviorPrediction-baekseungyun
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为预测, 服装推荐, 购物推荐, 客户分析, 推荐系统, 序列预测, 机器学习, 零售业
数据概述：
该数据集包含用户历史浏览行为数据，记录了用户对服装商品的预测性推荐结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态的预测结果快照。
地理范围：数据来源未明确指出，但由于商品编号格式，可能与特定服装零售商相关。
数据维度：包括“customer_id”（用户唯一标识符）和“prediction”（预测的商品编号序列）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源未明确，但可以推断为基于用户历史行为的预测结果，用于评估推荐系统的性能。
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、序列预测算法评估等。
行业应用：为电商、服装零售行业提供数据支持，可用于优化商品推荐策略、提升用户购物体验。
决策支持：支持企业评估推荐系统的效果，改进商品推荐算法，提升销售业绩。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解推荐算法的运作机制。
此数据集特别适合用于评估推荐算法的准确性和有效性，探索用户行为与商品推荐之间的关系，从而优化推荐策略并提升用户满意度。
