实验室推荐系统数据集Lab-2RecommenderSystemsDataset-rafahacker
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统，数据集，机器学习，用户行为，数据分析，电子商务，个性化推荐，算法模型
数据概述： 该数据集来源于实验室推荐系统项目，记录了用户在电商平台或应用中的行为数据，适用于推荐系统算法的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的用户，具体包括亚洲，北美和欧洲的主要市场。
数据维度：数据集包括用户ID，商品ID，用户行为（如点击，购买，评分），时间戳，用户属性（如年龄，性别，地区）等变量。还包括商品属性（如类别，价格，描述）和用户-商品交互历史。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于实验室公开的推荐系统研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统算法的研究和应用，尤其是在协同过滤，深度学习等技术的模型训练和评估中具有重要价值。
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：适用于推荐系统算法，用户行为分析等学术研究，如个性化推荐算法的效果评估，用户兴趣建模等。
行业应用：可以为电商平台，内容平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐，用户粘性提升方面。
决策支持：支持推荐系统的策略优化和个性化服务，帮助商家和平台提高用户满意度和转化率。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为与推荐系统的关系，帮助用户实现个性化推荐，提高用户体验，为推荐系统的研究和应用提供数据支持。
