用户行为预测竞赛提交数据集UserBehaviorPredictionCompetitionSubmission-khoongweihao

用户行为预测竞赛提交数据集UserBehaviorPredictionCompetitionSubmission-khoongweihao

数据来源:互联网公开数据

标签:用户行为分析, 预测竞赛, 点击流数据, 机器学习, 行为序列, 数据挖掘, 用户画像, 推荐系统

数据概述: 该数据集包含用户在某平台上的行为记录,记录了用户与平台交互产生的各种行为数据,是用于预测用户未来行为的竞赛提交数据集。主要特征如下: 时间跨度:数据未标明具体时间,可视为特定时间段的用户行为快照。 地理范围:数据未明确标注地理位置信息,推测为平台用户行为数据。 数据维度:数据集包含用户ID、行为类型、行为发生时间等关键字段,具体字段信息未在现有信息中完全体现,但已知为竞赛提交数据。 数据格式:CSV格式,文件名为submission_101.csv,便于数据分析和模型训练。 来源信息:数据集来源于用户行为预测竞赛,具体数据来源未明确。该数据已用于竞赛提交,并经过了必要的预处理。 该数据集适合用于行为序列分析、用户画像构建和推荐系统等领域。

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:适用于用户行为分析、用户行为预测、个性化推荐等研究。 行业应用:可以为电商平台、内容平台等提供用户行为分析和预测能力,从而优化用户体验、提升用户粘性和转化率。 决策支持:支持平台制定个性化营销策略、改进产品设计和提升推荐精准度。 教育和培训:作为数据挖掘、机器学习等课程的实训素材,帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析。 此数据集特别适合用于探索用户行为模式,构建用户行为预测模型,从而实现个性化推荐和精准营销。

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数据与资源

附加信息

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版本 1.0
最后更新 五月 8, 2025, 01:39 (UTC)
创建于 五月 8, 2025, 00:31 (UTC)
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