毕设淘宝用户行为推荐（一）：数据来源介绍

2021年9月24日 17点热度 0条评论来源: CoderYYN

淘宝用户数据

数据来源：

UserBehavior是阿里巴巴提供的一个淘宝用户行为数据集，用于隐式反馈推荐问题的研究。

数据集介绍：

文件名称	说明	包含特征
UserBehavior.csv	包含所有的用户行为数据	用户ID，商品ID、商品类别ID、行为类型、时间戳

UserBehavior.csv

本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。数据集的组织形式和MovieLens-20M类似，即数据集的每一行表示一条用户行为，由用户ID、商品ID、商品类别ID、行为类型和时间戳组成，并以逗号分隔。关于数据集中每一列的详细描述如下：

列名称	说明
用户ID	整数类型，序列化后的用户ID
商品ID	整数类型，序列化后的商品ID
商品类别ID	整数类型，序列化后的商品所属类别ID
行为类型	字符串，枚举类型，包括(‘pv’, ‘buy’, ‘cart’, ‘fav’)
时间戳	行为发生的时间戳

注意到，用户行为类型共有四种，它们分别是

行为类型	说明
pv	商品详情页pv，等价于点击
buy	商品购买
cart	将商品加入购物车
fav	收藏商品

关于数据集大小的一些说明如下

维度	数量
用户数量	987,994
商品数量	4,162,024
商品类目数量	9,439
所有行为数量	100,150,807

论文引用

Han Z, Xiang L, Pengye Z, et al. Learning Tree-based Deep Model for Recommender Systems. In Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining.
Han Z, Daqing C, Ziru X, et al. Joint Optimization of Tree-based Index and Deep Model for Recommender Systems. arXiv:1902.07565.

    原文作者：CoderYYN
    原文地址: https://blog.csdn.net/ychgyyn/article/details/105278094
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