语境
该数据集由三个文件组成：一个包含行为数据的文件 (events.csv)、一个包含项目属性的文件 (item properties.сsv) 和一个描述类别树的文件 (category tree.сsv)。数据是从现实世界的电子商务网站收集的。它是原始数据，即没有任何内容转换，但是，由于机密问题，所有值都经过哈希处理。发布的目的是激发具有隐式反馈的推荐系统领域的研究。
内容
行为数据，即点击、添加到购物车、交易等事件，代表在 4.5 个月内收集的交互。访问者可以进行三种类型的事件，即“查看”、“添加到购物车”或“交易”。总共有 2 756 101 个事件，包括 2 664 312 次观看、69 332 次添加到购物车和 1 407 580 名独立访客产生的 22 457 次交易。对于大约 90% 的事件，可以在“item_properties.csv”文件中找到相应的属性。
例如：
- “1439694000000,1,view,100”表示visitorId = 1，在1439694000000（Unix时间戳）点击id = 100的项目
- “1439694000000,2,transaction,1000,234”表示visitorId = 2购买了id = 1000的物品，交易id = 234 at 1439694000000（Unix时间戳）
带有项目属性的文件 (item_properties.csv) 包括 20 275 902 行，即不同的属性，描述了 417 053 个唯一项目。由于文件大小限制，文件被分为 2 个文件。由于项目的属性可能随时间变化（例如，价格随时间变化），文件中的每一行都有对应的时间戳。换句话说，该文件由文件中每周的连接快照和行为数据组成。但是，如果项目的属性在观察期内保持不变，则文件中将只存在一个快照值。
例如，我们有单个项目的三个属性和 4 个每周快照，如下所示：
timestamp,itemid,property,value
1439694000000,1,100,1000
1439695000000,1,100,1000
1439696000000,1,100,1000
1439697000000,1,100,1000
1439694000000,1,200,1000
1439695000000,1,200,1100
1439696000000,1,200,1200
1439697000000,1,200,1300
1439694000000,1,300,1000
1439695000000,1,300,1000
1439696000000,1,300,1100
1439697000000,1,300,1100
致谢
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官方地址：https://www.kaggle.com/retailrocket/ecommerce-dataset
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