用户行为序列推荐预测数据集_User_Behavior_Sequence_Recommendation_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统, 用户行为, 序列预测, 点击事件, 机器学习, 会话分析, 行为序列, 深度学习
数据概述：
该数据集包含用户在电商平台上的点击行为序列数据，用于构建和评估推荐模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据文件命名和内部日志推测，数据可能来源于2022年12月。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推测为全球电商平台用户行为数据。
数据维度：数据集的核心是“session_type”字段，代表用户会话类型，结合“labels”字段，包含用户在该会话中点击过的商品ID序列，用于预测用户后续的点击行为。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的推荐系统竞赛，已进行匿名化处理，用于学术研究和模型评估。
该数据集适合用于推荐系统算法的研发与评估，特别是基于序列模型的推荐方法。
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、序列建模、用户行为分析等方向的学术研究，如基于会话的推荐、个性化推荐算法研究等。
行业应用：可用于电商平台、内容平台等领域的推荐系统构建与优化，提升用户体验和转化率。
决策支持：支持平台方进行用户行为分析，优化产品推荐策略，提升用户粘性和销售额。
教育和培训：作为推荐系统、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和实践推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户行为序列模式，预测用户在特定会话中的后续点击行为，从而优化推荐策略，提升用户点击率和转化率。
