用户_商家交互行为Node2Vec向量数据集_User_Merchant_Interaction_Node2Vec_Vector_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：图嵌入, Node2Vec, 用户行为, 商家行为, 推荐系统, 相似度分析, 机器学习, 社交网络
数据概述：
该数据集包含基于Node2Vec算法生成的用户与商家交互行为的向量表示，用于分析用户与商家之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态用户-商家交互行为的向量表示。
地理范围：数据未限定具体地理范围，适用于任何用户-商家交互场景。
数据维度：包括用户ID（user_id）、商家ID（merchant_id）、交互标签（label，可能表示交互类型，如点击、购买等）以及200维的Node2Vec向量（vector1至vector200）。此外，还包含了基于向量计算的相似度指标，如余弦相似度（cosine_similarity）、皮尔逊相关系数（pearson_corr）、斯皮尔曼相关系数（spearman_corr）和内积（inner_product）。
数据格式：CSV格式，包含train_node2vec.csv和test_node2vec.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
来源信息：该数据集是通过Node2Vec算法处理用户-商家交互数据后生成的向量，具体数据来源未明确，但经过了预处理。
该数据集适合用于用户行为分析、推荐系统构建、社交网络分析以及机器学习模型的训练和评估。
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、图神经网络（GNN）等领域的学术研究，例如用户兴趣建模、商家画像分析、用户行为预测等。
行业应用：可以应用于电商平台、社交媒体等行业，用于构建个性化推荐系统、用户画像分析、用户关系挖掘等。
决策支持：支持平台运营方进行用户行为分析，优化推荐算法，提升用户体验，制定精准营销策略。
教育和培训：作为图嵌入、推荐系统等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用Node2Vec算法。
此数据集特别适合用于探索用户与商家之间的潜在关系，评估不同相似度计算方法的效果，提升推荐系统的准确性和个性化程度。
