2022年腾讯广告算法大赛TPS2022LSTM模型输出数据集-lonnieqin
数据来源：互联网公开数据
标签：广告推荐，数据集，时间序列，LSTM模型，机器学习，点击率预测，深度学习，人工智能
数据概述： 该数据集源自2022年腾讯广告算法大赛（TPS 2022），包含了使用长短期记忆网络（LSTM）模型生成的广告推荐输出结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年。
地理范围：数据覆盖范围主要为中国大陆地区，涉及腾讯广告的投放场景。
数据维度：数据集包含用户ID，广告ID，时间戳，LSTM模型预测的点击率（CTR）等关键信息，以及可能的用户行为特征和广告特征。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于腾讯广告算法大赛，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于广告推荐算法的评估，优化和研究，特别是在点击率预测，用户行为分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于广告推荐算法的评估，优化，以及用户行为分析等研究，如不同模型的性能比较，用户兴趣建模等。
行业应用：可以为广告行业提供数据支持，特别是在点击率预测，广告投放策略优化等方面。
决策支持：支持广告投放策略的制定和优化，帮助广告主提高广告投放效果。
教育和培训：作为机器学习，深度学习及广告推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解广告推荐算法和CTR预测技术。
此数据集特别适合用于探索广告推荐算法的性能表现，帮助用户实现更精准的CTR预测，优化广告投放策略，提升广告收益。
