HM-TINY02用户行为数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析,冷启动用户,活跃用户,用户分类,推荐系统,机器学习,数据挖掘
数据概述：
本数据集基于用户行为数据，分为三种类型：
1. not_cold_users：购买频率较高且在过去3个月内有购买记录的用户，累计购买次数达5次及以上。
2. cold_inactive_users：购买次数少于5次且在过去3个月内无购买记录的用户。
3. cold_active_users：购买次数少于5次但在过去3个月内有购买记录的用户。
数据集根据用户比例创建，旨在为模型性能验证提供多样化的数据支持。数据集分为三个版本：SMALL（5%）、MINI（1%）和TINY（0.2%），适用于不同规模的实验需求。
数据用途概述：
该数据集适用于用户行为分析、冷启动问题研究、推荐系统优化以及机器学习模型的性能验证。研究人员和开发者可以利用此数据集进行用户分类、行为预测以及模型对比实验，从而快速评估模型在不同用户群体中的表现。数据集的规模适中，便于快速迭代和实验。
