淘宝推荐系统数据集TaobaoRecommendationDatasets-plukio
数据来源：互联网公开数据
标签：电子商务，推荐系统，数据集，用户行为分析，机器学习，数据挖掘，零售业，个性化推荐
数据概述： 该数据集包含来自淘宝网的用户行为数据，记录了用户在淘宝平台上的浏览、点击、加购、购买等行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2018年。
地理范围：数据覆盖了淘宝平台的全球用户，主要集中在中国市场。
数据维度：数据集包括用户ID、商品ID、行为类型、行为时间、商品属性、用户属性等变量。具体涵盖用户行为序列、商品特征、用户特征等多维度信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于淘宝网公开的推荐系统数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于推荐系统研究、用户行为分析、电子商务数据分析等领域，特别是在个性化推荐算法开发、用户行为预测等任务中具有重要应用价值。
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研究、用户行为分析、市场趋势预测等学术研究，如用户购买行为分析、推荐算法效果评估等。
行业应用：可以为电子商务平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、商品排序、广告投放等方面。
决策支持：支持电商平台的数据驱动的策略制定和优化，如推荐策略调整、用户画像构建等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及电子商务课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统、用户行为分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为与推荐效果之间的关系，帮助用户实现更精准的个性化推荐和用户行为预测，提升电子商务平台的推荐效果和用户满意度。
