商品搜索相关性评估数据集ProductSearchRelevanceAssessment-dibyendubar
数据来源：互联网公开数据
标签：商品搜索, 文本匹配, 机器学习, 自然语言处理, 商品推荐, 搜索排序, 用户行为, 评价分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的商品信息、用户搜索查询以及两者之间的相关性评估数据。主要特征如下：
时间跨度：数据集中包含时间戳，但具体时间范围未明确给出，可以推断为一段时间内的用户搜索及反馈数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推测来源于特定电商平台的用户行为数据。
数据维度：数据集由多个CSV文件构成，包括：
ratings_Beauty.csv：包含用户对美容类商品的评分数据，包括用户ID、商品ID、评分和时间戳。
test.csv：包含用于测试的商品ID、商品标题和搜索查询。
train.csv：包含训练数据，包括商品ID、商品标题、搜索查询和相关性评分（relevance）。
product_descriptions.csv：包含商品的详细描述。
attributes.csv：包含商品的属性信息，如品牌、材质等。
sample_submission.csv：包含提交格式示例。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。数据已进行初步整理，并包含结构化信息，方便进行模型训练和评估。
该数据集适合用于商品搜索相关性评估、文本匹配、商品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：适用于自然语言处理、信息检索和机器学习等领域的学术研究，例如搜索查询理解、文本相似度计算、相关性预测模型构建等。
行业应用：为电商平台、搜索引擎等提供数据支持，用于优化商品搜索结果排序、提升用户搜索体验、改进商品推荐算法等。
决策支持：支持企业在商品信息管理、用户行为分析、市场营销策略制定方面的决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解相关性评估和文本匹配技术。
此数据集特别适合用于探索商品标题、描述与用户搜索查询之间的关联关系，评估不同搜索算法的性能，以及优化搜索结果排序策略，从而提升用户在电商平台上的购物体验。
