用户行为产品推荐预测数据集_User_Behavior_Product_Recommendation_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 推荐系统, 点击数据, 购买数据, 浏览行为, 预测分析, 机器学习, 数据建模
数据概述：
该数据集包含用户在电商平台上的行为数据，记录了用户在特定时间段内的点击、购物车、订单等交互行为，以及用于产品推荐的标签信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从文件名中的版本号（如v5_0, v5_1等）推测为多个版本迭代的数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推断为电商平台的用户行为数据，可能涵盖全球用户。
数据维度：数据集主要包含以下数据维度：
submission.csv: 包含session_type（用户会话类型，如点击数据）和labels（推荐的商品ID列表）。
top_15_buy2buy_v5_0.pqt - top_15_carts_orders_v5_3.pqt: 包含用户购买与购物车数据，可能用于分析用户购买习惯与商品关联。
top_20_clicks_v5_0.pqt - top_20_clicks_v5_2.pqt: 包含用户点击数据，用于分析用户浏览行为与商品偏好。
数据格式：数据集以.csv和.pqt（Parquet）格式提供，.csv文件包含提交结果，.pqt文件为结构化数据，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为数据，经过匿名化处理，用于推荐系统构建与预测。
该数据集适合用于构建推荐系统模型，预测用户可能感兴趣的商品。
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，如基于用户行为的推荐算法研究。
行业应用：为电商平台、内容平台等提供数据支持，尤其适用于构建个性化推荐系统、优化商品展示策略、提升用户体验。
决策支持：支持电商平台的商品推荐决策，帮助平台提高商品销售额，优化营销策略。
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深入理解推荐系统原理。
此数据集特别适合用于探索用户行为与商品之间的关联关系，构建用户偏好模型，从而实现精准的商品推荐，提升用户购买转化率。
