元信息推荐系统数据集Meta-Info-for-Recommendationsv4Dataset-segeymakarov
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统，元信息，数据集，机器学习，用户行为，数据分析，商业智能，个性化推荐
数据概述：该数据集包含用于推荐系统的元信息数据，记录了用户与商品之间的交互信息及商品属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区，主要集中在一二线城市的电商和内容平台。
数据维度：数据集包括用户ID、商品ID、交互行为（如点击、购买、评分）、商品类别、商品属性（如价格、品牌、描述）、用户属性（如年龄、性别、地域）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个公开的电商和内容平台的推荐系统数据，已进行匿名化和标准化处理。
该数据集适合用于推荐系统的研究和应用，特别是在个性化推荐、用户行为分析、商品推荐排序等任务中具有重要价值。
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：适用于推荐算法、用户行为分析、商品推荐策略等学术研究，如用户兴趣建模、推荐效果评估等。
行业应用：可以为电商、内容平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐、商品推荐、用户留存等方面。
决策支持：支持推荐系统的优化和策略制定，帮助商家和平台提升用户满意度和转化率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户行为与商品推荐的规律与趋势，帮助用户实现精准的个性化推荐，提升推荐系统的效果和用户体验。
