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Retail Rocket Dataset|电子商务数据集|用户行为分析数据集
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Retail Rocket Dataset 包含了一个电子商务网站的用户行为数据，包括用户浏览、添加到购物车、购买等行为。数据集还包括产品信息、类别信息和促销信息。
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AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Retail Rocket Dataset源自一家专注于电子商务个性化推荐系统的公司，通过收集和分析用户在零售网站上的行为数据构建而成。该数据集涵盖了用户浏览、搜索、添加购物车、购买等多个环节的行为日志，以及商品属性和分类信息。数据收集过程中，采用了匿名化处理以保护用户隐私，并通过时间戳记录了用户行为的时间序列，确保数据的完整性和准确性。
使用方法
Retail Rocket Dataset适用于多种推荐系统研究，包括但不限于协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐模型。研究者可以通过分析用户行为数据，提取用户偏好特征，进而构建和评估推荐算法。此外，数据集中的时间序列信息可用于研究用户行为的时序模式，为实时推荐系统的设计提供依据。使用该数据集时，建议结合具体的推荐任务，选择合适的特征和模型进行实验。
背景与挑战
背景概述
Retail Rocket Dataset，由Retail Rocket公司于2015年创建，主要研究人员包括该公司数据科学团队的核心成员。该数据集的核心研究问题集中在电子商务领域的用户行为分析，特别是用户在在线购物平台上的浏览、搜索和购买行为。通过收集和分析这些数据，研究人员旨在揭示用户偏好、购买模式以及市场趋势，从而为电子商务平台提供优化策略和个性化推荐系统。该数据集对电子商务领域的研究具有重要影响力，为学术界和业界提供了宝贵的实证数据，推动了个性化营销和用户行为预测技术的发展。
当前挑战
Retail Rocket Dataset在解决电子商务领域用户行为分析问题时面临多项挑战。首先，数据集涉及的用户行为数据庞大且复杂，如何从中提取有意义的信息并进行有效分类是一个主要挑战。其次，用户行为的多样性和动态性使得构建准确的预测模型变得困难，尤其是在处理稀疏数据和冷启动问题时。此外，数据集的构建过程中，隐私保护和数据安全问题也是不可忽视的挑战，如何在确保用户隐私的前提下进行数据分析和应用，是该数据集面临的重要问题。
发展历史
创建时间与更新
Retail Rocket Dataset由俄罗斯电子商务公司Retail Rocket于2015年创建，旨在提供一个全面的电子商务行为数据集。该数据集自创建以来，经历了多次更新，最近一次更新是在2021年，以反映电子商务领域的最新趋势和用户行为变化。
重要里程碑
Retail Rocket Dataset的一个重要里程碑是其在2016年首次公开发布，这一举措极大地推动了电子商务领域的研究与应用。随后，2018年的更新引入了更多的用户交互数据，包括浏览、购买和搜索行为，进一步丰富了数据集的内容。2020年，该数据集增加了对移动设备数据的收集，标志着其对多平台用户行为分析的重视。
当前发展情况
当前，Retail Rocket Dataset已成为电子商务研究领域的重要资源，广泛应用于个性化推荐系统、用户行为分析和市场预测等研究方向。其持续的更新和扩展，不仅为学术界提供了丰富的研究素材，也为业界提供了宝贵的数据支持，推动了电子商务技术的创新与发展。通过不断整合最新的用户行为数据，该数据集在提升用户体验和优化商业策略方面发挥了重要作用。
发展历程
- Retail Rocket Dataset首次发布，包含电子商务网站的用户行为数据，如浏览、添加到购物车和购买等。
- 该数据集在多个数据科学竞赛中被广泛应用，促进了个性化推荐系统和用户行为分析的研究。
- Retail Rocket Dataset开始被学术界和工业界用于开发和验证新的机器学习算法，特别是在推荐系统领域。
- 数据集的更新版本发布，增加了更多的用户交互数据和产品信息，进一步丰富了研究内容。
- 该数据集被用于多个国际会议和研讨会的案例研究，展示了其在实际应用中的有效性。
- 随着电子商务的快速发展，Retail Rocket Dataset成为研究用户行为和市场趋势的重要资源。
- 数据集的持续更新和扩展，使其在学术界和工业界的应用更加广泛，推动了相关领域的技术进步。
常用场景
经典使用场景
在电子商务领域，Retail Rocket Dataset 被广泛用于个性化推荐系统的研究与开发。该数据集包含了用户行为数据，如浏览、添加到购物车和购买等，为研究人员提供了丰富的用户交互信息。通过分析这些数据，研究者能够构建和优化推荐算法，以提高用户满意度和购买转化率。
解决学术问题
Retail Rocket Dataset 解决了电子商务领域中个性化推荐系统的关键学术问题。通过提供详尽的用户行为数据，该数据集帮助研究者深入探讨用户偏好和行为模式，从而改进推荐算法的准确性和效率。这不仅推动了推荐系统理论的发展，还为实际应用提供了有力的支持。
实际应用
在实际应用中，Retail Rocket Dataset 被用于开发和优化电子商务平台的推荐系统。通过分析用户的历史行为数据，平台能够提供更精准的产品推荐，从而提升用户体验和销售额。此外，该数据集还被用于评估和比较不同推荐算法的性能，确保在实际应用中选择最优的推荐策略。
数据集最近研究
最新研究方向
在电子商务领域，Retail Rocket Dataset因其丰富的用户行为数据而备受关注。最新研究方向主要集中在个性化推荐系统的优化上，通过深度学习和强化学习技术，提升推荐算法的准确性和用户满意度。此外，数据集还被用于研究用户行为分析，以揭示购物模式和消费趋势，从而为零售商提供更精准的市场策略。这些研究不仅推动了电子商务技术的进步，也为消费者提供了更加个性化的购物体验。
相关研究论文
- 1Retail Rocket Dataset: A Comprehensive E-commerce Dataset for Personalized Recommendation System ResearchRetail Rocket · 2016年
- 2A Hybrid Recommendation System for E-commerce: A Case Study on Retail Rocket DatasetIEEE · 2020年
- 3Exploring Session-based Recommendations with Retail Rocket DatasetACM · 2019年
- 4Deep Learning Approaches for Personalized Recommendations in E-commerce: A Case Study with Retail Rocket DatasetElsevier · 2021年
- 5Evaluating the Impact of User Behavior on Recommendation Systems: Insights from Retail Rocket DatasetarXiv · 2022年
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
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HyperGlobal-450K - 全球最大规模高光谱图像数据集
HyperGlobal-450K数据集由武汉大学联合国内外多所知名高校及研究机构共同构建，是迄今为止全球规模最大的高光谱图像数据集。该数据集包含约45万张高光谱图像，规模等价于超过2000万张不重叠的三波段图像，远超现有的同类数据集。数据集涵盖了全球范围内的高光谱遥感图像，包括来自地球观测一号（EO-1）Hyperion和高分五号（GF-5B）两种传感器的图像，光谱范围从可见光到短波及中波红外，具有从紫外到长波红外的330个光谱波段，空间分辨率为30米。每幅图像经过精心处理，去除了无效波段和水汽吸收波段，保留了具有实际应用价值的光谱信息。HyperGlobal-450K数据集不仅支持高光谱图像的基础研究，还能够用于开发和测试各种高光谱图像处理方法，比如图像分类、目标检测、异常检测、变化检测、光谱解混、图像去噪和超分辨率等任务。
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中国高分辨率高质量PM2.5数据集（2000-2023）
ChinaHighPM2.5数据集是中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集（ChinaHighAirPollutants, CHAP）中PM2.5数据集。该数据集利用人工智能技术，使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值，结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至今全国无缝隙地面PM2.5数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.92，均方根误差RMSE为10.76 µg/m3。主要范围为整个中国地区，空间分辨率为1 km，时间分辨率为日、月、年，单位为µg/m3。注意：该数据集持续更新，如需要更多数据，请发邮件联系作者（weijing_rs@163.com; weijing@umd.edu）。 数据文件中包含NC转GeoTiff的四种代码（Python、Matlab、IDL和R语言）nc2geotiff codes。
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HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
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