用户行为预测商品推荐数据集_User_Behavior_Prediction_Product_Recommendation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 商品推荐, 点击流, 购买行为, 会话分析, 机器学习, 推荐系统, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含用户在电商平台上的行为数据，用于构建和评估商品推荐模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据数据内容推测，可能涵盖了用户一段时间内的浏览、点击和购买行为。
地理范围：数据未限定具体地域，可视为全球电商场景下的用户行为记录。
数据维度：数据集包含多种行为数据，主要包括：
submission.csv：包含session_type（会话类型，如点击、购买等）和labels（与会话相关的商品ID）两个字段。
.pqt文件：包含不同用户行为数据，可能包括点击、购物车、订单等信息。
数据格式：数据集包含CSV和Parquet格式，其中submission.csv为CSV格式，其他数据为Parquet格式，便于数据存储和高效分析。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为日志，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐模型构建、以及评估推荐算法的性能。
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、点击率预测等领域的学术研究，如用户行为序列建模、个性化推荐算法优化等。
行业应用：为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，尤其适用于提升商品推荐精准度、优化用户体验、促进销售转化等方面。
决策支持：支持电商平台的运营决策，如商品排序、促销活动策划、用户画像构建等。
教育和培训：作为推荐系统、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的工作原理和构建方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为模式与商品关联关系，帮助用户实现精准推荐、提高用户粘性，提升平台效益等目标。
