用户行为分析与商品推荐数据集_User_Behavior_Analysis_and_Product_Recommendation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 商品推荐, 协同过滤, 数据挖掘, 机器学习, 行为序列, 推荐系统, 文本分析
数据概述：
该数据集包含用户行为数据，记录了用户与商品之间的交互信息，例如浏览、点击、购买等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可能来自多个地区的用户。
数据维度：数据集包含用户ID、商品ID、行为类型（如点击、购买）、时间戳等关键字段，用于构建用户行为序列和商品关联。
数据格式：CSV格式，文件名为merged_dataset.csv，便于数据分析和建模。数据已进行标准化和清洗，确保数据质量。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐系统构建和相关领域的学术研究。
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，如个性化推荐算法、用户画像构建、行为预测等。
行业应用：为电商平台、内容平台等提供数据支持，尤其在提升用户体验、优化商品推荐、提高转化率等方面。
决策支持：支持企业进行用户行为分析、市场趋势预测和产品策略优化。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式，构建个性化推荐模型，提升用户粘性和购买转化率。
