用户商品评价行为数据集UserItemRatingBehaviorDataset-zfffff
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 推荐系统, 评分预测, 协同过滤, 数据集, 机器学习, 用户画像, 商品评价
数据概述：
该数据集包含用户对商品的评价数据，记录了用户对特定商品的评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，但可推断为历史用户评价记录。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为全球用户评价行为的集合。
数据维度：数据集主要包括用户ID（user_id）、商品ID（item_id）和用户评分（ratings）三个核心字段，以及一个序号列（Unnamed: 0）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、valid.csv和test.csv三个文件，分别用于训练、验证和测试模型，便于进行机器学习任务。此外，还包含item_review.tsv和user_review.tsv两个tsv格式的文件，以及一个README.md文件。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理和结构化整理。该数据集特别适用于推荐系统相关研究，例如用户偏好分析、评分预测等。
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、用户行为分析等领域的研究，例如用户偏好建模、基于评分的推荐算法研究、冷启动问题研究等。
行业应用：可以为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，尤其适用于个性化推荐、用户画像构建、商品排序等应用。
决策支持：支持企业进行用户行为分析，优化产品推荐策略，提高用户满意度和转化率。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解推荐算法、构建推荐模型。
此数据集特别适合用于探索用户对商品的评价模式，构建和评估推荐模型，提升推荐系统的准确性和个性化程度。
