Python电商广告推荐系统代码.zip

简介：
本资料为Python开发的电商平台广告推荐系统源码，内含算法实现、数据处理及模型训练等关键模块，适合电商行业应用与研究。 Python电商广告推荐系统项目的数据基于阿里巴巴提供的淘宝展示广告点击率预估数据集Ali_Display_Ad_Click。 数据集包括两个主要部分： 1. **raw_sample.csv**：包含随机抽取的114万用户在8天内的2600万条广告展示/点击日志。字段说明如下： - user_id：脱敏处理过的用户ID； - adgroup_id：脱敏后的广告单元ID； - time_stamp：时间戳； - pid：资源展示位置； - noclk：未被点击的记录标志； - clk：已被点击的记录标志。 2. **ad_feature.csv**：包含了所有出现在raw_sample.csv中的广告信息，约80万条。字段说明如下： - adgroup_id：脱敏后的广告单元ID； - cate_id：脱敏的商品类别ID； - campaign_id：脱敏的广告计划ID； - customer_id：脱敏的广告主ID； - brand_id：脱敏的品牌ID； 以上数据集用于构建一个基于Python的电商推荐系统，重点在于预测用户点击展示广告的概率。