用户-商品行为推荐数据集User-ItemBehaviorRecommendationDataset-nikitaishutov
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 用户行为, 商品推荐, 协同过滤, 序列分析, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像
数据概述：
该数据集包含用户与商品之间的交互行为记录，用于构建推荐系统模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确包含时间戳，可视为静态的用户-商品交互快照。
地理范围：数据来源未明确，可推断为通用场景，不限定特定地域。
数据维度：数据集包含用户ID（user_id）和商品ID（item_id）两个核心字段，以及一个无意义的索引列（Unnamed: 0）。
数据格式：CSV格式，包含train_tr_116008.csv和test_tr_23201.csv两个文件，分别代表训练集和测试集，便于模型训练与评估。
来源信息：数据来源未知，但数据结构规范，适合推荐系统相关任务。
该数据集适合用于推荐系统算法的开发和评估，特别是基于用户行为的推荐模型。
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、个性化推荐等领域的学术研究，如协同过滤算法、基于内容的推荐算法、序列推荐等。
行业应用：为电商平台、内容平台等提供数据支持，用于构建商品推荐、内容推荐等功能。
决策支持：支持企业优化用户体验，提升用户粘性，促进销售增长。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解推荐算法的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索用户与商品之间的关联关系，构建个性化推荐模型，提升推荐效果。
