移动推荐用户行为数据集MobileRecommendationUserBehaviorDataset-woshiniuniu
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 推荐系统, 移动电商, 数据挖掘, 行为分析, 物品推荐, 时序数据, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自移动电商平台的用户行为数据，记录了用户与商品之间的交互信息，主要用于构建推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但可推断为一段时间内用户行为的快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通过“item_geohash”和“user_geohash”字段可进行地理位置分析。
数据维度：
tianchi_mobile_recommend_train_item.csv：包含商品信息，包括“item_id”（商品ID）、“item_geohash”（商品地理位置哈希值）和“item_category”（商品类别）。
tianchi_mobile_recommend_train_user.csv：包含用户行为数据，包括“user_id”（用户ID）、“item_id”（商品ID）、“behavior_type”（用户行为类型，如浏览、购买等）、“user_geohash”（用户地理位置哈希值）、“item_category”（商品类别）和“time”（行为发生时间）。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于移动电商平台的用户行为数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐和数据挖掘等领域。
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、用户行为分析、个性化推荐算法等学术研究，如用户兴趣建模、商品流行度预测等。
行业应用：为电商平台、内容平台等提供数据支持，用于提升用户体验、优化商品推荐、提高用户转化率。
决策支持：支持平台优化商品展示策略、进行用户画像分析、制定精准营销方案。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘、机器学习等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统构建流程。
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，帮助用户实现精准营销、提高用户粘性。
