用户推荐行为预测数据集UserRecommendationBehaviorPrediction-eekobi2
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 用户行为, 预测模型, 评分预测, 机器学习, 客户分析, 商家分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含用户与商家交互行为的预测结果，记录了用户对商家的推荐倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态用户推荐行为快照。
地理范围：数据未明确地域范围，但可推测为在线或线下商家与用户交互的场景。
数据维度：包括以下字段：
Unnamed: 0：数据行索引。
customer：用户ID。
merchant：商家ID。
predicted_score：预测的推荐评分或概率。
ind_recommended：推荐指示，1表示推荐，0表示不推荐。
数据格式：CSV格式，文件名为file1.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于用户推荐行为预测项目，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于推荐系统算法的评估、用户行为分析和个性化推荐模型的研究。
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，如推荐算法的评估、用户偏好建模等。
行业应用：可为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，用于优化推荐策略、提升用户体验。
决策支持：支持企业进行用户行为分析、个性化推荐系统构建，提高用户转化率和满意度。
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和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户与商家之间的交互模式，评估推荐算法的有效性，并优化个性化推荐策略。
