商品图像标题匹配训练数据集ProductImageTitleMatchingTrainingDataset-kalabanga
数据来源：互联网公开数据
标签：商品识别, 图像检索, 文本匹配, 电子商务, 机器学习, 数据集构建, 多模态学习, 图像哈希
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的商品信息，记录了商品图片与其标题的对应关系，用于训练图像与文本匹配模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确指出，但通常适用于全球电商场景。
数据维度：
posting_id：商品发布ID，唯一标识符。
image：商品图片文件名。
image_phash：图像感知哈希值，用于衡量图像相似度。
title：商品标题文本描述。
label_group：商品分组标签，用于标识同一商品的不同变体。
group：商品组ID，用于聚类相似商品。
fold：数据集划分的折叠标识，用于交叉验证。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds.csv，便于数据分析和模型训练。数据已经过预处理，包含图像文件名、图像哈希、商品标题和分组信息。
该数据集适用于商品图像与标题的匹配、商品推荐、图像检索等任务，特别适合用于多模态学习和深度学习模型的训练。
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：适用于图像检索、文本匹配、多模态学习等领域的学术研究，例如商品图像和标题的语义对齐、图像相似度搜索等。
行业应用：为电商平台、搜索引擎、产品推荐系统提供数据支持，尤其在商品搜索、相似商品推荐、用户个性化推荐等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业在产品信息管理、市场分析和用户体验优化方面的决策。
教育和培训：作为机器学习、深度学习、计算机视觉等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解多模态数据的处理和应用。
此数据集特别适合用于探索图像与文本之间的关联关系，提升商品搜索的准确性和用户体验。
