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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。
数据情况介绍：
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 |
由于源数据量较大（3.41G），后续只对300万条数据进行处理，这部分数据中包含29178名用户的行为记录。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ohou/p/12112261.html
