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互联网用户行为日志的数据集合.rar

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简介：
本资料集包含大量互联网用户的访问记录和操作行为数据，旨在帮助研究者进行数据分析、模式识别以及用户行为预测。 互联网用户行为日志数据集包含了用户的在线活动记录。

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  • 互联网用户行为日志的数据集合.rar
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    本资料集包含大量互联网用户的访问记录和操作行为数据，旨在帮助研究者进行数据分析、模式识别以及用户行为预测。 互联网用户行为日志数据集包含了用户的在线活动记录。
     
  • 电信用户行为的日志数据分析（基于大数据）
    优质
    本研究聚焦于利用大数据技术分析电信用户的日志数据，旨在深入理解用户行为模式，优化服务质量与用户体验。 收集资源较为不易，数据集较新。此资源适用于进行大数据分析的同学使用，包含8万条记录，共有五个维度的数据。
     
  • 用户行为-数据集
    优质
    该数据集包含用户的各类在线行为记录，涵盖点击、浏览和购买等信息，适用于用户画像构建、推荐系统优化及广告精准投放等领域研究。 UserBehavior.csv 文件包含了用户行为的数据。
     
  • 用户行为-数据集
    优质
    该数据集涵盖了广泛的真实世界用户在线行为记录，包括点击流、搜索历史和购买活动等信息，旨在支持研究者深入分析用户偏好及行为模式。 数据集包括用户ID、会话ID以及用户在访问期间浏览的页面URL和访问时间。文件名为user_behaviors.csv。
     
  • 行为日志数据的生成模拟
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    行为日志数据的生成模拟旨在研究和开发用于创建真实用户行为模式的日志数据的技术与方法，为网络安全、数据分析及用户体验优化等领域提供支持。 模拟行为日志数据的生成涉及创建一系列反映用户在特定系统或应用程序中的操作记录的过程。这些日志通常包括用户的点击、浏览页面、提交表单以及其他交互活动的时间戳信息，以便分析用户体验、优化产品功能及检测潜在的安全威胁。 重写后的内容去除了原文中可能存在的联系方式和网址链接，保留了核心概念与描述。
     
  • 淘宝用户行为的数据集.txt
    优质
    该数据集记录了淘宝平台上的用户行为信息，包括用户的点击、收藏、购买等操作，为研究电商用户行为模式及偏好提供了宝贵的资料。 有3182257条数据可用于推荐系统和数据分析。这些数据包含以下字段：id、uid（用户ID）、年龄、性别、商品ID、行为类型（浏览、收藏、添加购物车或购买）、商品类别、日期以及省份。 具体分析任务如下： 1. 统计各省的前十热门关注产品，包括所有类型的互动次数最多的前十个商品。 2. 统计各省的前十热门购买产品，根据销售量统计出每个省最受欢迎的商品前十名。 3. 分析各省中销量最好的十种商品类别。 4. 汇总并展示各省男女用户数量。性别分类为：0代表男性、1代表女性、2表示未知。 该数据集经过测试验证有效且功能强大，适用于上述分析需求。
     
  • 淘宝用户行为的数据集.zip
    优质
    该数据集包含淘宝平台上用户的购物行为记录，涵盖浏览、购买等互动信息，为研究电商用户行为模式和偏好分析提供了详实资料。 UserBehavior是阿里巴巴提供的一个淘宝用户行为数据集，专为隐式反馈推荐问题的研究而设计。该数据集中包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间约一百万随机用户的全部行为记录（包括点击、购买、加购和收藏等）。每个条目代表一个用户的行为，由以下五个字段组成：用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型以及时间戳，并以逗号分隔。具体来说： - 用户ID：整数型数据，表示序列化后的用户标识符。 - 商品ID：整数型数据，表示序列化后的产品标识符。 - 商品类目ID：整数型数据，代表商品所属的类别编号。 - 行为类型：字符串形式的枚举值（pv, buy, cart, fav），分别对应于页面浏览、购买行为、加入购物车和收藏商品等操作。 - 时间戳：表示该条记录所描述的行为发生的具体时间点。 用户可以执行四种不同的行为： 1. pv - 浏览商品详情页，相当于点击； 2. buy - 购买商品； 3. cart - 将产品添加到购物车内； 4. fav - 收藏特定的商品。
     
  • Retailrocket 电子商务网站用户行为数据集
    优质
    RetailRocket 数据集是一套专为研究设计的电子商务平台用户行为记录，包含大量点击流和评分信息，助力于推荐系统及个性化服务的研究与优化。 Retailrocket推荐系统数据集包含了一个真实电子商务网站用户的行为记录，涵盖了4.5个月内1407580名访问者产生的2756101个行为事件。这些行为被分为三类：点击、加入购物车和交易。其中浏览行为有2664312次，添加到购物车的行为有69332次，而实际发生的交易则为22457笔。