商品推荐预测融合模型数据集ProductRecommendationPredictionBlendingModelDataset-xdg988
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 机器学习, 预测模型融合, 零售数据, 用户行为分析, 商品特征, 模型评估, 数据融合
数据概述：
该数据集包含来自商品推荐预测场景的数据，记录了多个预测模型在商品推荐任务上的预测结果以及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某个时间段的静态数据或快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据内容推测可能来源于电商平台或零售行业。
数据维度：数据集包括“item_id”（商品ID），以及多个预测模型的预测结果，如“rnn_pred”（循环神经网络预测结果）、“ridge_pred”（岭回归预测结果）、“cb_pred”（CatBoost预测结果）等。此外，还包含用户行为特征（如用户平均消费价格、用户购买商品序列相关统计数据）和商品相关特征。
数据格式：CSV格式，文件名为blend.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源可能为公开的竞赛数据集或学术研究，旨在评估和比较不同推荐模型的性能，并通过模型融合提升预测效果。
该数据集适合用于推荐系统研究、预测模型融合、特征工程以及模型评估和优化。
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：适用于推荐系统、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如模型融合方法研究、特征重要性分析、推荐算法性能评估等。
行业应用：可以为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，尤其是在个性化推荐、商品排序、用户行为分析等方面。
决策支持：支持推荐系统策略的制定和优化，帮助企业提升用户满意度和转化率。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统等课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解模型构建、评估和融合过程。
此数据集特别适合用于探索多种推荐模型的预测效果，以及通过模型融合提升推荐准确性，帮助用户构建更精准的推荐系统。
