商品描述嵌入向量数据集ProductDescriptionEmbeddingVectors-harshalkarangale
数据来源：互联网公开数据
标签：商品推荐, 文本嵌入, 深度学习, 向量化, 商品描述, 相似度计算, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含基于商品描述生成的嵌入向量，记录了商品的文本信息在高维空间中的数值化表示。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理范围，但可推测为全球范围内的商品信息。
数据维度：数据集包含三个主要字段：“Unnamed: 0”（索引列）、“asin”（商品唯一标识符）和“embeddings”（商品的嵌入向量，由多个浮点数组成）。
数据格式：CSV格式，文件名为embeddings_our.csv，方便数据读取与分析。
来源信息：数据来源于对商品描述的文本处理，通过特定的嵌入模型生成。
该数据集适合用于商品相似度分析、推荐系统构建、以及其他涉及商品理解和分类的机器学习任务。
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：适用于自然语言处理、推荐系统和信息检索等领域的研究，例如探索不同嵌入模型在商品相似度计算中的表现。
行业应用：可用于电商平台构建商品推荐系统、优化搜索引擎的商品检索结果、以及进行商品分类与聚类分析。
决策支持：支持企业进行产品组合优化、市场趋势分析，以及提升用户购物体验。
教育和培训：作为机器学习、深度学习和自然语言处理课程的实训数据，帮助学生理解和实践文本嵌入技术。
此数据集特别适合用于探索商品之间的语义关联，构建高效的推荐算法，提升用户在电商平台上的购物体验。
