广告点击率预测数据集_Advertising_Click_Through_Rate_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：点击率预测, 广告推荐, 用户行为分析, 机器学习, 移动广告, 广告主, 数据挖掘, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含来自移动广告平台的数据，记录了用户对广告的曝光、点击等行为，以及相关的用户属性、广告属性和上下文信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为2022年3月。
地理范围：数据来源于中国地区移动广告平台。
数据维度：数据集包括用户ID、广告ID、年龄、性别、城市、设备信息、网络类型、广告类型、广告点击列表、广告关闭列表、用户兴趣标签、用户刷新次数、用户浏览周期等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含train_data_ads.csv、train_data_feeds.csv、test_data_ads.csv、test_data_feeds.csv和submission.csv等多个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Coggle数据科学竞赛，已进行脱敏处理和结构化处理。
该数据集适合用于广告点击率预测、用户行为分析、个性化推荐等领域的研究和应用。
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：适用于广告推荐、用户行为分析、点击率预测等领域的学术研究，如CTR预估模型、用户兴趣建模等。
行业应用：可以为广告行业、互联网公司提供数据支持，特别是在广告投放优化、用户定向、个性化推荐等领域。
决策支持：支持广告平台和广告主进行决策，优化广告投放策略，提高广告效果。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、推荐系统等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解广告推荐系统。
此数据集特别适合用于探索用户对广告的点击行为规律，提升广告点击率预测的准确性，从而优化广告投放策略，提升广告收益。
