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淘宝APP用户行为数据分析
User Behavior Data from Taobao for Recommendation
淘宝
用户行为
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。
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数据集市
2020年04月11日
905.80MB
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本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，记录了一百万名有行为的淘宝用户行为记录样本，包含1，0015，0806条数据，987994个不同用户,4162024个不同商品,3623个不同商品分类。
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、商品类目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 |
| 商品类目ID | 整数类型，序列化后的商品所属类目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
1. 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. 2. Han Z, Daqing C, Ziru X, et al. Joint Optimization of Tree-based Index and Deep Model for Recommender Systems. arXiv:1902.07565.
数据来自阿里云的：天池数据集
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