用户行为商品推荐预测数据集_User_Behavior_Product_Recommendation_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 商品推荐, 点击数据, 购物车数据, 订单数据, 行为序列, 机器学习, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的匿名用户行为数据，记录了用户在浏览商品、将商品加入购物车、以及最终下单购买等环节的行为轨迹。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可推断为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但通常此类数据集涵盖全球范围内的用户行为。
数据维度：
submission.csv：包含会话类型（session_type）和预测标签（labels），用于提交预测结果。
.pqt文件：包含用户点击、购物车和订单等不同类型的行为数据，数据可能包括用户ID、商品ID、行为类型、时间戳等信息。
数据格式：主要为Parquet (.pqt) 和CSV格式，CSV用于提交预测结果。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为日志，经过脱敏处理，用于推荐算法的训练和评估。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐算法开发和评估等。
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、序列建模等领域的学术研究，如用户行为预测、个性化推荐算法研究等。
行业应用：为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，尤其适用于商品推荐、用户画像构建、个性化营销等。
决策支持：支持平台进行用户行为分析、产品优化和市场策略制定，提升用户体验和销售额。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式，构建精准的商品推荐模型，提升用户转化率和平台收益。
