推荐系统用户行为预测数据集RecommendationSystemUserBehaviorPredictionDataset-lucaabrembillaa
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 用户行为, 协同过滤, 数据集, 机器学习, 预测, 用户画像, 行为分析
数据概述：
该数据集包含用户在推荐系统中的交互行为数据，主要用于预测用户对商品的偏好。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态用户行为数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，可推测为推荐系统服务覆盖的用户群体。
数据维度：数据集主要包含两部分：data_train.csv，记录用户与商品的历史交互数据，包含用户ID、商品ID、交互行为等信息；data_target_users_test.csv，记录了需要预测的用户ID，用于评估模型预测效果。
数据格式：CSV格式，分别对应data_train.csv和data_target_users_test.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于lucabrembillaa-recsyscourse，具体数据来源和收集方式未知。
该数据集适合用于推荐系统模型训练、用户行为分析和预测。
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，如协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等。
行业应用：为电商平台、内容推荐网站等提供数据支持，用于优化推荐策略，提升用户体验。
决策支持：支持推荐系统性能评估和模型优化，帮助企业提升用户粘性和转化率。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解推荐系统的工作原理。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式，构建个性化推荐模型，从而提升推荐系统的精准度和用户满意度。
