用户行为分析推荐数据集UserBehaviorAnalysisRecommendationDataset-hxshine
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, 曝光数据, 物品特征, 机器学习, 数据挖掘, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自推荐系统场景下的用户行为数据和物品特征数据，用于研究用户与物品之间的交互关系，以及进行推荐系统相关的算法开发和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，推测为一段时间的用户行为快照。
地理范围：数据覆盖范围未知，但可以用于模拟和分析各种推荐场景。
数据维度：数据集包含以下几个主要文件：
underexpose_item_feat.csv：物品特征数据，包含物品的各种属性，如数值型特征。
underexpose_test_click-0.csv：测试集用户点击数据，用于评估推荐模型的点击预测效果。
underexpose_test_qtime-0.csv：测试集用户查询时间数据，可能与用户session或行为序列相关。
underexpose_train_click-0.csv：训练集用户点击数据，用于训练推荐模型，捕捉用户行为模式。
underexpose_user_feat.csv：用户特征数据，包含用户的各种属性，用于个性化推荐。
debiasing_data_20200401.csv：去偏数据，用于处理数据偏差，提高推荐模型的公平性和准确性。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便进行数据处理和分析。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如用户兴趣建模、点击率预测、排序优化等。
行业应用：可用于构建和优化电商、新闻、社交媒体等平台上的推荐系统，提升用户体验和平台效益。
决策支持：支持推荐系统相关的决策制定和策略优化，如商品推荐策略、个性化内容推送等。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解推荐算法和技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为与物品特征之间的关系，构建个性化推荐模型，并评估不同推荐算法的性能，从而实现精准推荐和用户满意度提升。
