广告点击预测数据集AdvertisingClickPredictionDataset-whjplus
数据来源：互联网公开数据
标签：点击率预测, 广告, 机器学习, 推荐系统, CTR预估, 稀疏数据, 广告投放, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自在线广告平台的点击行为数据，记录了用户对广告的点击与未点击情况，用于训练预测用户点击广告概率的模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可推测为全球范围内的广告投放数据。
数据维度：数据集包含40个字段，其中"label"字段表示点击标签（0代表未点击，1代表点击），"I1"到"I13"为数值型特征，"C1"到"C26"为类别型特征，用于描述用户、广告和上下文信息。
数据格式：CSV格式，文件名为cccccc001.csv，便于数据分析与模型构建。
数据来源：数据来源于在线广告平台，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于点击率预测、用户行为分析、广告推荐系统和机器学习模型训练。
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：适用于广告点击预测、用户行为建模、推荐系统等领域的研究，例如探索不同特征对点击率的影响，以及改进CTR预估模型的算法。
行业应用：为在线广告平台、搜索引擎、社交媒体等提供数据支持，用于优化广告投放策略，提高广告点击率和转化率。
决策支持：支持广告主和平台制定数据驱动的广告投放决策，例如定向投放、预算分配和效果评估等。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和推荐系统课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解CTR预估模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索用户行为与广告点击之间的关联性，帮助用户构建更精准的点击率预测模型，从而提升广告投放效果和用户体验。
